金融大模型-房屋租金价格影响因素分析与预测项目背景
    广州作为中国最发达的城市之一，每年都吸引大量务工人员前来就业，而租房是他们需要解决的最大问题之一，各地区租房需求日益增长。在租房过程，价格、交通是重要的考虑因素，合适的租金价格及便利的交通能为日常工作、生活带来很大的便利。如今，地铁作为一种最常见、更快捷的通勤方式，住在地铁站附近能够为出行节省大量的时间，但同时也会花费更高的租金费用。通过租金价格分析，发现不同地段、不同地铁站周边的租金趋势，帮助租房者了解最合适的租金水平，做出更加明智的租房决策。
    项目目标：
    1.分析不同因素对房屋价格的影响.
    2.基于房屋信息预测房屋租金价格，给出租房建议。
    项目数据：
    该项目数据集包含某主流住房租赁平台的房屋的地点、价格信息及一份地铁位置数据，各项参数说明较为完整，包括房屋各项信息说明、地铁的位置信息说明。Houses表包含11128条租赁记录，metro表包含274条地理位置记录。

    解决思路

   该项目内容包含了项目任务、需求规格说明书、项目报告、项目汇报PPT、项目数据、实现代码等