New York Housing Dataset
Find new properties within the New York area, compare prices, forecast market trends, and more using our New York housing prices dataset
Over 15M records available
- Continuously verified, enriched, and refreshed
- 100% ethical and compliant data collection
- Filter the datasets based on your needs
- Starting from price $250/100K records
Approuvé par 20,000+ clients dans le monde
Popular pre-built datasets
Ensure hassle-free data access by using ready-made datasets.
- Demo data in JSON/CSV
- Fresh records
- Customize, enrich, and format the data
Zillow properties listing information
8.5K+
868+Otodom Poland
Australia real estate properties
Zillow price history
Zoopla properties listing information
Realtor international properties listings
Zonaprop Argentina - Properties Listing
Inmuebles24 Mexico - Properties Listings
Metrocuadrado - Properties Listings
Toctoc - Properties Listings
Properati Argentina and Colombia - Properties Listings
Infocasas Uruguay - Properties Listings
Zillow Full Properties Information
Zillow properties search page
Maximiser la valeur grâce à des économies stratégiques
Mises à jour intelligentes des données
Accédez uniquement aux "nouveaux dossiers" ou aux "dossiers mis à jour", en vous assurant de ne payer que pour ce dont vous avez besoin.
Ensembles de données
Obtenez une plus grande valeur en achetant deux ou plusieurs ensembles de données ensemble, avec des remises exclusives.
Remises sur volume
Obtenez-en plus pour moins cher grâce à des économies significatives lors de l'achat de grands ensembles de données ou d'abonnements à des mises à jour.
Ensembles de données enrichis
Gagnez du temps et des ressources grâce à des ensembles de données préconstruits qui combinent plusieurs sources en un seul ensemble de données propre.
Zillow dataset sample
The Zillow dataset encompasses a diverse array of property listings, featuring crucial details such as pricing, property specifications, and location information. Tailored for homebuyers, sellers, and analysts, it provides a comprehensive view of the real estate landscape on Zillow.
Datasets Pricing
- Propre et validé
- Mise à jour mensuelle
- JSON/CSV/Parquet
Des agents d'intelligence artificielle instantanément performants
Nos ensembles de données New York housing sont optimisés pour l'IA/LLM : clairement structurés, bien documentés, avec du code et des recettes pour une intégration facile du LLM/chatbot. recettes pour une intégration facile de LLM/chatbot.
Structuré et propre
Des données prétraitées avec des schémas cohérents, parfaites pour la formation et l'inférence de modèles d'IA.
Exemples de codes
Des snippets Python, Node.js, cURL, PHP, Go, Java et Ruby prêts à l'emploi pour une intégration aisée dans les flux de travail de l'IA.
Documentation
curl --request GET
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download
--header 'Authorization : Bearer '
import requêtes
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization" : "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download' ;
const options = {method : 'GET', headers : {Authorization : 'Bearer '}, body : undefined} ;
try {
const response = await fetch(url, options) ;
const data = await response.json() ;
console.log(data) ;
} catch (error) {
console.error(error) ;
}
HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString() ;
nécessite 'uri'
requiert 'net/http'
url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '
response = http.request(request)
puts response.read_body
Ney York housing prices datasets tailored to your needs
Abonnement aux données
Abonnez-vous pour accéder aux ensembles de données à un coût considérablement réduit.
Formats de fichiers
JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, Parquet. Compression .gz optionnelle.
Livraison flexible
Snowflake, Amazon S3 bucket, Google Cloud, Azure y SFTP.
Des données évolutives
Évoluez sans vous soucier de l'infrastructure, des serveurs proxy ou du blocage.
Réduction des coûts
Personnalisez n'importe quel ensemble de données à l'aide de filtres et d'options de formatage.
Maintenance du code
Les ensembles de données sont mis à jour en fonction des modifications apportées à la structure du site web.
Intégrations simplifiées
Bénéficiez d'intégrations avec Snowflake et AWS.
Assistance 24/7
Une équipe spécialisée de professionnels des données est là pour vous aider.
Leaders en matière de conformité
Les données proviennent de sources éthiques et sont conformes à toutes les lois sur la protection de la vie privée.
Get structured and reliable NY housing prices data
Nous fournissons les données et vous vous occupez du reste
Gros volume de données Web
Grâce à nos capacités de déblocage et à la rotation permanente des adresses IP, nous garantissons l’accès à tous les points de données d’un site Web.
Données immédiatement exploitables
Chaque aspect du processus de collecte des données est soumis à un processus rigoureux de validation des données.
Flux de données automatisé
Planifiez la livraison automatique des données et voyez comment elles seront facilement acheminées vers votre espace de stockage.
How companies use NY housing prices datasets
Forecast market trends
Monitor pricing changes
Identify properties
New York Housing Dataset FAQs
What data is included in the New York housing dataset?
We will build a New York housing dataset based on your needs. Get accurate data using a Zillow dataset. Data points may include home sell price, number of bedrooms & baths, property size, location, estimated monthly mortgage payment, type of residence, year built, features, price/sqft, property overview, listing agent, and more, within the New York area.
Can I get updates for my purchased New York housing dataset?
Yes, you can get updates to your New York housing dataset on a daily, weekly, monthly, or custom basis.
Can I purchase a subset of the New York housing dataset?
Yes, you can purchase a New York housing subset that will include only the data points you need. By purchasing a subset, cost is reduced substantially.
In what format will I receive the New York housing dataset?
Dataset formats are JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, or Parquet. Optionally, files can be compressed to .gz.
Can I scrape New York housing public data by myself?
If you don’t want to purchase a dataset, you can start scraping New York housing data using our Zillow scraper API.
Can I get a data sample?
Yes, you can request sample data to evaluate the quality and relevance of the information provided. This is a great way to ensure it meets your needs before committing to a full dataset.
Can I request specific data points from the New York housing dataset?
Yes, you can request specific data points from the New York housing dataset tailored to your unique needs, ensuring you receive precisely the information you require for your projects.
Is it possible to integrate the New York housing dataset directly into my existing systems?
Absolutely, the New York housing dataset offers seamless API integration, allowing you to effortlessly integrate the data into your CRM, analytics tools, or any other systems you use, streamlining your operations.
How New York housing datasets can help me?
Enrich your real estate strategies and market insights with our comprehensive New York Housing dataset. Analyzing this dataset can aid in understanding housing market dynamics and trends, empowering organizations to refine their investment strategies and business decisions. Access the entire dataset or tailor a subset to fit your requirements.
Popular use cases include optimizing investment strategies based on neighborhood engagement and property popularity, performing detailed user behavior analysis and segmentation by housing type, price range, and location to tailor marketing and engagement efforts, and identifying and forecasting emerging trends in the New York housing market to stay ahead in the competitive real estate industry.