2018 DC 大数据分析大赛 住房月租金预估比赛总结

原创不易，麻烦点个关注，点个赞，谢谢各位。

开发环境：Python3.7

在当今社会背景下, 房屋租金取决于多种因素, 包括装修情况、位置地段、户型格局以及交通便利程度等因素, 还有市场供需量等多种影响因素. 就目前租房行业还属于比较传统的情况而言, 信息不对称问题长期存在. 从房东角度来看, 由于缺乏对市场的准确了解, 在面对高房租时往往会选择搁置房源而不出租. 从租客角度来看, 在寻找合适的房源时往往难以找到既符合自身需求又价格合理的 option. 这造成大量未充分利用的房源.

本次大赛中的大数据赛题将以反映租房市场痛点为基础，并通过脱敏处理后的真实反映相关数据来展现这一现象的本质特征。参赛者需利用具有月租金标注的历史数据构建模型，并最终实现基于房屋基本信息预测住房月租金的目标；同时通过这一技术手段，在实际应用中帮助相关机构更为精准地把握市场需求与供给关系，并以此为基础制定更加科学合理的政策建议

比赛数据为某地4个月的房屋租赁价格以及房屋的基本信息，官方对数据进行了脱敏处理。参赛选手需要利用数据集中的房屋信息和月租金训练模型，利用测试集中的