揭秘100K+公寓租赁数据集：机器学习与分析利器

资源摘要信息:"该数据集名称为‘Apartment Rent’，是一个包含超过10万条公寓租赁相关记录的CSV格式数据集。这些记录详细地涵盖了出租房源的多个基本方面，非常适合用来执行包括聚类、分类和回归在内的多种机器学习任务。 数据集中的记录包含如下方面的详细信息： 1. 标识符和位置：每个记录包含一个唯一的标识符（id），以及地理详细信息，例如地址、城市名称、州名、纬度和经度。这些信息有助于对房源进行定位和分类。 2. 物业详细信息：此部分提供了有关公寓的各种信息，包括公寓类别（如一室一厅、两室一厅等）、标题（房源描述的标题）、主体（房屋的主体描述）、便利设施（房源提供的设施，如健身房、游泳池等）、浴室数量、卧室数量以及公寓的大小（square_feet）。 3. 定价信息：这组信息包含了与定价相关的关键属性，如价格（租赁价格）、price_display（用于显示的租赁价格）、price_type（价格的单位为美元），以及可能包含的任何费用。 4. 附加功能：包括公寓是否配有照片（has_photo）、是否允许携带宠物（pets_allowed）等其他相关详细信息，以及货币类型和房源创建时间。 数据集经过充分清理，确保了所有记录的关键列（如价格和公寓大小）都不为空，从而保证了数据的质量。这使得数据集非常适合用于开发预测模型，以及对租赁趋势和物业特征进行深入分析。 数据集的相关标签为“数据集”、“CSV”、“公寓”和“租金”，这些标签概括了数据集的类型和主题内容。 压缩包文件名分别为‘apartments_for_rent_classified_100K’和‘apartments_for_rent_classified_10K’，表明文件中的数据集分别包含10万条和1万条记录。这为使用者提供了选择不同数据规模的权利，可以根据不同的分析需求选择适合的数据量级进行机器学习或数据挖掘任务。"