Properati Real Estate Dataset Sample

Ein Beispiel-Dataset mit 11.961 Datensätzen

Dieses Properati Real Estate Dataset Sample umfasst 11.961 Datensätze und wurde mithilfe der Bright Data API extrahiert.

Datenpunkte

Feldname	Beschreibung
Type	Der Typ der Immobilie, z. B. Casa (Haus), Departamento (Apartment).
Name	Ein kurzer Titel oder Name zur Beschreibung des Immobilienangebots.
Estrato	Sozioökonomische Klassifizierung des Gebiets, in dem sich die Immobilie befindet.
Habitaciones	Die Anzahl der Schlafzimmer in der Immobilie.
Banos	Die Anzahl der Badezimmer in der Immobilie.
M2	Die Gesamtfläche der Immobilie in Quadratmetern.
Descripcion	Eine detaillierte Beschreibung der Immobilie, einschließlich Merkmalen und Ausstattungen.
Precio	Der angegebene Preis der Immobilie.
Currency	Die Währung, in der der Immobilienpreis angegeben ist, z. B. USD, ARS.
Seller_name	Der Name der Person oder Agentur, die die Immobilie verkauft.
Publica_desde	Das Datum, an dem das Immobilienangebot erstmals veröffentlicht wurde.
Imagen	Eine Liste von Bild-URLs, die die Immobilie darstellen.
Características	Wichtige Merkmale und Einrichtungen der Immobilie im JSON-Format.
Antiguedad	Das Alter der Immobilie in Jahren seit der Errichtung.
Provincia	Die Provinz oder das Bundesland, in der bzw. dem sich die Immobilie befindet.
Region	Die spezifische Region oder der Bezirk innerhalb der Provinz der Immobilie.
Address	Die vollständige Adresse der Immobilie.
Geolocation	Die geografischen Koordinaten (Breitengrad und Längengrad) der Immobilie.
venta_arriendo	Gibt an, ob die Immobilie zum Verkauf oder zur Miete angeboten wird.
Phone	Kontakttelefonnummer des Verkäufers oder der anbietenden Agentur.
ID	Eine eindeutige Kennung für das Immobilienangebot.
url	Der URL-Link zur Detailseite des Immobilienangebots.
Seller_id	Eine eindeutige Kennung für den Verkäufer oder die anbietende Agentur.
Active	Status des Angebots, der angibt, ob es derzeit aktiv oder inaktiv ist.

Anwendungsfälle

1. Analyse des Immobilienmarkts

Nutzen Sie dieses Dataset, um Trends auf dem Immobilienmarkt zu analysieren und Immobilienwerte sowie die regionale Nachfrage in Argentinien und Kolumbien zu bewerten.

2. Investitionsmöglichkeiten

Identifizieren Sie potenzielle Investitionsmöglichkeiten im Immobilienbereich, indem Sie Immobilienmerkmale, Preise und Standorte für strategische Entscheidungen untersuchen.

3. Forschung zur Stadtentwicklung

Führen Sie Forschung zu Mustern der Stadtentwicklung und zur Verfügbarkeit von Wohnraum durch, um politische Entscheidungsfindung und Initiativen der Stadtplanung zu unterstützen.

Dateiformate

Das Dataset ist in mehreren Formaten verfügbar:

• CSV (in diesem Sample enthalten)
• JSON
• NDJSON
• JSON Lines
• Parquet
• Compressed (.gz)

Bereitstellungsoptionen

• Email
• API Download
• Webhook
• Amazon S3
• Google Cloud Storage
• Microsoft Azure
• Snowflake
• SFTP

Aktualisierungshäufigkeit

Datasets können nach verschiedenen Zeitplänen aktualisiert werden:

• Once (einmalige Bereitstellung)
• Daily
• Weekly
• Monthly
• Quarterly
• Custom schedules

Datenanreicherung

Erweitern Sie Ihr Dataset mit zusätzlichen Datenpunkten basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen. Kontaktieren Sie uns für individuelle Anreicherungsoptionen.

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Kostenloser Zugang für Forschende und NGOs

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