印度城市房屋租赁价格预测数据集IndiaCityHouseRentPredictionDataset-kartikaytandon
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 房价预测, 房地产, 印度, 城市, 数据分析, 机器学习, 租赁市场
数据概述：
该数据集包含来自印度城市的房屋租赁信息，记录了不同房屋的租赁价格、房屋属性、地理位置及其他相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的房屋租赁信息快照。
地理范围：数据覆盖印度多个城市，如加尔各答等。
数据维度：数据集包括“Posted On”（发布日期）、“BHK”（卧室数量）、“Rent”（租金）、“Size”（房屋面积）、“Floor”（楼层）、“Area Type”（面积类型）、“Area Locality”（地区）、“City”（城市）、“Furnishing Status”（装修状况）、“Tenant Preferred”（租客偏好）、“Bathroom”（浴室数量）、“Point of Contact”（联系方式）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为House_Rent_Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋租赁价格预测、市场分析和租赁趋势研究。
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、房屋租赁价格影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产中介、房屋租赁平台提供数据支持，用于价格预测、市场分析和用户推荐。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行租赁市场评估和投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解房地产市场和数据建模。
此数据集特别适合用于探索影响房屋租赁价格的关键因素，帮助用户建立价格预测模型，优化租赁策略。
