NYC rental market data

我们每月跟踪数千个纽约市租房列表，并将数据公开发布供任何人使用。该仓库支持网站的运行，提供自2025年初以来的纽约市租房列表月度CSV文件下载。We track thousands of New York City rental listings on a monthly basis and publicly release the dataset for unrestricted public use. This repository powers the associated website and provides monthly CSV file downloads of New York City rental listings dating back to early 2025.

原始信息汇总

FirstMover Open Data Project 数据集概述

数据集简介

该数据集提供纽约市（NYC）租房市场数据，内容开放且免费。

数据内容与形式

• 数据包含纽约市数千个租房房源列表，每月进行追踪。
• 数据以CSV文件格式提供，可按月下载。
• 数据时间范围可追溯至2025年初。

数据访问与相关资源

• 主要数据访问网站：https://firstmover-data.vercel.app
• 网站提供月度租金报告（包含图表和街区细分）、博客分析、资源工具以及交互式工具。
• 相关项目：
  • FirstMover iOS 应用：https://apps.apple.com/us/app/firstmover/id6740444528
  • 主网站：https://firstmovernyc.com

技术栈说明

• 数据源：Supabase (PostgreSQL)
• 网站框架：Next.js
• 托管服务：Vercel
• 地图服务：Mapbox

许可协议

数据集采用MIT许可协议。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在纽约市租赁市场数据的构建过程中，采用了系统化的数据采集策略，通过持续追踪数千条月度租赁房源信息，确保数据的时效性与覆盖面。数据源依托于Supabase平台，以PostgreSQL数据库为基础进行存储与管理，结合Next.js框架与Vercel部署技术，实现了数据的自动化更新与高效处理。这一构建方式不仅保障了数据的结构化与可访问性，还为后续的月度报告生成与交互工具开发提供了坚实的数据支撑。

特点

该数据集的核心特点在于其开放性与动态性，每月更新的CSV文件涵盖了纽约市各区域的详细租赁信息，包括房源列表、租金水平及社区细分数据。数据集通过交互式地图工具与可视化报告，为用户提供直观的市场趋势分析，同时支持多维度查询与自定义筛选。其结构设计兼顾了学术研究与实际应用的需求，既适合宏观市场分析，也能服务于个体租户的决策参考。

使用方法

用户可通过项目官网直接访问月度数据报告与交互工具，或下载CSV文件进行离线分析。对于开发者而言，克隆GitHub仓库后，配置环境变量并运行本地开发服务器，即可利用Next.js框架构建自定义应用。数据集支持与Mapbox集成实现地理空间可视化，也可通过Supabase API进行实时数据查询，为租赁市场研究、政策评估或商业智能分析提供灵活的数据接口。

背景与挑战

背景概述

在房地产经济学与城市数据分析领域，实时、开放的租赁市场数据对于理解住房动态至关重要。NYC rental market data由FirstMover团队于2025年初创建，通过追踪纽约市数千条月度租赁挂牌信息，为研究者、政策制定者及公众提供免费访问的CSV数据集。该数据集聚焦于揭示纽约市租金波动、社区差异及市场趋势，其开源特性显著促进了城市住房可负担性、供需平衡及租赁政策评估等方面的实证研究，为城市科学和房地产金融领域注入了新的数据驱动力。

当前挑战

该数据集旨在解决城市租赁市场监测与趋势预测的挑战，核心问题包括租金公平性评估、社区差异量化及市场波动性分析。然而，构建过程中面临数据采集的完整性难题，如挂牌信息的实时更新与历史覆盖可能受限于网络爬虫的稳定性与房源平台的可访问性。此外，数据清洗与标准化亦存在挑战，需处理地址不一致、价格异常及缺失字段等问题，以确保数据质量与跨时段可比性，从而支撑可靠的时空分析与模型构建。

常用场景

经典使用场景

在房地产经济学与城市研究领域，NYC rental market data 作为一项开放数据集，其经典使用场景聚焦于纽约市租赁市场的动态监测与趋势分析。研究者通过整合月度更新的房源列表信息，能够深入探究租金价格的空间分布特征、季节性波动规律以及不同社区间的差异，为理解大都市住房市场的运行机制提供了实证基础。

实际应用

在实际应用层面，NYC rental market data 为租房者、房地产中介与政策制定者提供了关键决策支持。租房者可通过交互工具评估租金合理性、匹配预算与社区偏好；中介机构能据此优化房源定价策略；政府部门则可借助数据洞察市场异常，制定更具针对性的租赁管制与住房补贴政策。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作包括基于机器学习算法的租金预测模型、社区宜居性综合评价框架，以及租赁市场不平等性的空间计量研究。这些成果不仅丰富了城市数据分析的方法论体系，还催生了如 FirstMover 移动应用等创新工具，实现了学术洞察向实时市场服务的转化。