ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
印度的住房选择非常多样化，从昔日王公居住的豪华宫殿，到繁华都市区的现代高层公寓楼，甚至到偏远村庄的简陋住所，包括简陋的小屋。这种广泛的住宅选择反映了印度住房部门的显著扩张，这与该国收入水平的上升轨迹平行。根据人权衡量倡议的调查结果，考虑到印度目前的收入水平，印度目前在确保公民的基本住房权方面达到了理论上可达到的60.9%。在住房安排领域，租赁，也称为租赁或出租，构成一种协议，其中为临时使用另一方拥有的资源、服务或财产提供补偿。在这种安排中，总租赁是指租户有义务支付固定租金，房东负责支付所有持续的物业相关费用。租赁的概念也符合共享经济的原则，因为它促进了个人或实体对资产和资源的利用，提高了效率，并为广泛的个人提供了住房解决方案。
在该数据集中，拥有近4700多个可用住宅物业有关的全面数据集，包括房屋、公寓和出租公寓。该数据集具有丰富的各种属性，包括卧室数量(BHK)、租金、物业规模、楼层数量、面积类型、地点、城市、家具状况、租户偏好、浴室数量以及各自联系点的联系信息。
字段说明
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| Posted On | 日期 |
| BHK | 卧室、大厅、厨房数量 |
| Rent | 房屋/公寓/公寓的租金 |
| Size | 房屋/公寓/公寓的大小(平方英尺) |
| Floor | 房屋/公寓/公寓所在楼层和楼层总数(例如:2层中的1层、5层中的3层等) |
| Area Type | 根据地毯面积或建筑面积计算的房屋/公寓/公寓的大小 |
| Area Locality | 房屋/公寓的位置 |
| City | 房屋/公寓所在的城市 |
| Furnishing Status | 房屋/公寓的家具状态，无论是带家具的、半带家具的还是未带家具的 |
| Tenant Preferred | 业主或代理人偏好的租户类型 |
| Bathroom | 浴室数量 |
| Point of Contact | 您应该联系谁以了解有关房屋/公寓/公寓的更多信息 |
数据来源
该数据集是从https://www.magicbricks.com/创建的。如果你想了解更多，你可以访问网站。
数据文件
下载数据集请登录ModelCube
http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10230
