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8 results for “Alquiler”
Precio del alquiler en Alicante y Madrid por Barrio en el Portal Fotocasa
<p>Dataset referente al precio del alquiler de vivienda en las ciudades de Madrid y Alicante. </p> <p>Contiene los siguientes atributos:</p> <ol> <li><em>BuildingType</em>: Tipo de inmueble (Piso, Garaje, Local comercial, etc..)</li> <li><em>BuildingSubtype</em>: Tipo de vivienda (Piso, Ático, Loft, etc..)</li> <li><em>ClientAlias</em>: Nombre del usuario/ Inmobiliaria que gestiona el alquiler</li> <li><em>Location</em>: Localización; Calle o barrio </li> <li><em>Price</em>: Precio mensual en Euros</li> <li><em>Latitude</em>: Latitud (ubicación)</li> <li><em>Longitude</em>: Longitud (ubicación)</li> <li><em>City</em>: Ciudad</li> <li><em>District</em>: Distrito</li> <li><em>Neighborhood</em>: Barrio</li> <li><em>zipCode</em>: Código postal</li> <li><em>Bathrooms</em>: Numero de baños</li> <li><em>Rooms</em>: Número de habitaciones</li> <li><em>Surface</em>: Superficie en m2</li> </ol> <p> </p>
Dataset: Análisis de alquiler de inmuebles de la ciudad de Lima-Perú a través de la plataforma Properati
<p><strong>Práctica 1: M2.851 - Tipología y ciclo de vida de los datos</strong></p> <p>Desarrollado por Félix Mucha y Jose Enriquez</p> <p><strong>Descripción</strong></p> <p>El proyecto desarrollado se conecta a un portal inmobiliario, que contiene características de inmuebles disponibles para alquiler. La información por recuperar contendrá, ubicación, precios y número de habitaciones como variables principales. Después de realizar el scraper del portal se almacenará en formato CSV, para que después se realice el análisis.</p> <p><strong>Datos extraídos</strong></p> <p>Por cada inmueble se tendrá los datos siguientes:</p> <ul> <li>title: título del anunció de alquiler.</li> <li>location: dirección del inmueble.</li> <li>price: pecio de alquiler.</li> <li>bedroom: número de habitaciones.</li> <li>bathroom: número de baños.</li> <li>area: área del inmueble.</li> <li>year_contruction: año de construcción.</li> <li>maintenance: costo de mantenimiento en el edificio del inmueble.</li> <li>housing_type: tipo de inmueble.</li> <li>operation_type: tipo de operación alquiler o venta. En nuestro caso solo es alquiler.</li> <li>date_pub: fecha de publicación del anuncio.</li> <li>url: link para acceder al inmueble.</li> </ul> <p>Analizando las variables podemos obtener:</p> <ul> <li>Análisis de precios. - Ayuda a los propietarios o corredores de alquiler de propiedades asignar precios adecuados y competitivos.</li> <li>Análisis de preferencias. - Permite a los propietarios realizar adecuaciones a los inmuebles teniendo en cuenta la temporalidad y condiciones económicas.</li> <li>Análisis de la oferta. - Ayuda a tener la información al propietario de la disponibilidad de inmuebles a alquilar de otros inmuebles similares.</li> <li>Análisis de la demanda de propiedades. - Nos permite determinar la demanda de propiedades en distintos distritos de Lima e identificar aquellos con mayor demanda.</li> <li>Análisis de marketing. – Permite evaluar el alcance y la efectividad de los canales de marketing y publicidad.</li> </ul>
AlquiESP(v0.04/2023) - Pisos de alquiler en España disponibles en Pisos.com
<p>El dataset contiene la información de todos los alquileres de España disponibles en <a href="http://www.pisos.com">www.pisos.com</a>.</p>
Precios de alquiler de vehículos
<p>El dataset recoge información de diferentes modelos de coche para un mismo periodo de tiempo en el cual se indica el precio de alquiler que tiene. <br> Por cada coche se definen las diferentes características que tiene. Además, se indica dónde se recogería (se entregaría en el mismo lugar), así como, las fechas comprendidas para el alquiler y cuando se consultó.</p>
Dataset de mercado inmobiliario en CABA. Venta y alquiler
<p>4 archivos. Dos para venta y dos para alquiler. Las descripciones de los avisos están en archivos aparte, que se conectan a través de la variable "id".</p> <p>alq.csv</p> <p>alq_descripcion.csv</p> <p>venta.csv</p> <p>venta_descripcion.csv</p>
Listado de los inmuebles en alquiler en la ciudad de Valencia
<p><strong>El dataset contiene una relación de los inmuebles disponibles para su alquiler en la ciudad de Valencia (España) a fecha de su obtención (20 de abril de 2023). Cada muestra del dataset representa un inmueble y cada columna uno de sus atributos, siendo extraídos aquellos más significativos de todos los disponibles, como son: el precio o la superficie en metros cuadrados, entre otros.</strong></p> <p> </p> <p><strong>El dataset pretende servir de base de datos fácilmente analizable por múltiples algoritmos y técnicas: como el machine learning o deep learning, de ahí que se haya optado por su exportación a formato CSV en una tabla con forma de matriz regular (1900 filas y 8 columnas).</strong></p>
Las características de anuncios de alquiler en la ciudad de Barcelona de plataforma habitaclia.
<p>El dataset contiene los datos numéricos, binarios y textuales más relevantes recopilados de cada uno de los anuncios de una ciudad dada, en este caso Barcelona: Precio, Titulo de anuncio, Superficie, Número de habitaciones, Número de baños, Barrio, Descripción completa, Amueblamiento (sí/no), Calefacción (sí/no), Aire acondicionado (sí/no), Ascensor (sí/no), Detalles de distribución y Características adicionales. Aunque los datos sobre calefacción, aire acondicionado, etc, también se recopilan dentro de la variable “features_detail” para tener el dato consistente y separar las características de más interés en las variables independientes directamente. Al momento de realización de scraping hay alrededor de 13.000 anuncios.</p>
Las características de anuncios de alquiler en la ciudad de Barcelona de plataforma habitaclia.
<p>El dataset contiene los datos numéricos, binarios y textuales más relevantes recopilados de cada uno de los anuncios de una ciudad dada, en este caso Barcelona: Precio en euro, Título de anuncio, Superficie, Número de habitaciones, Número de baños, Barrio, Descripción completa, Amueblamiento (sí/no), Calefacción (sí/no), Aire acondicionado (sí/no), Ascensor (sí/no), Detalles de distribución y Características adicionales. Aunque los datos sobre calefacción, aire acondicionado, etc, también se recopilan dentro de la variable “features_detail” para tener el dato consistente y separar las características de más interés en las variables independientes directamente. Al momento de realización de scraping hay alrededor de 13.000 anuncios.</p>
ScienceDex guides
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Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.