印度班加罗尔房地产租赁市场分析数据集BangaloreRealEstateRentalMarketAnalysis-aryan2003
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁, 房价, 市场分析, 机器学习, 空间数据, 印度, 房屋租赁
数据概述：
该数据集包含来自印度班加罗尔地区的房地产租赁信息，记录了不同房屋的属性特征，包括租赁类型、地理位置、设施、房屋大小、年龄、卧室数量、卫生间数量、朝向、配套设施等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的激活日期信息，具体时间范围未明确，但可以用于分析不同时间段的市场表现。
地理范围：数据主要覆盖印度班加罗尔地区，包括不同区域的房屋租赁信息。
数据维度：数据集包含“id”（房屋唯一标识）、“type”（房屋类型）、“locality”（地区）、“activation_date”（激活日期）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“lease_type”（租赁类型）、“gym”（健身房）、“lift”（电梯）、“swimming_pool”（游泳池）、“negotiable”（可议价）、“furnishing”（装修情况）、“parking”（停车位）、“property_size”（房屋面积）、“property_age”（房屋年龄）、“bathroom”（卫生间数量）、“facing”（朝向）、“cup_board”（橱柜数量）、“floor”（楼层）、“total_floor”（总楼层）、“amenities”（配套设施）、“water_supply”（供水方式）、“building_type”（建筑类型）、“balconies”（阳台数量）以及train.csv中的“rent”（租金）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试。数据已进行初步处理，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、租金预测、房屋租赁推荐等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、空间数据分析、房价影响因素研究等学术研究，如租金影响因素分析、房屋租赁市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产行业、房屋租赁平台提供数据支持，尤其在租金预测、房屋推荐、市场趋势分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产开发商、租赁公司等机构的决策制定，帮助其优化投资策略、提升运营效率。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索班加罗尔地区房地产租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现租金预测、市场分析等目标。
