tinixai/vietnam-real-estates

🏠 Tinix Vietnam Real Estate Listings (2025-2026)

Tinix Vietnam Real Estate Listings 2025-2026 là bộ dữ liệu bất động sản Việt Nam quy mô lớn được thu thập và xử lý bởi TiniX AI, bao gồm đúng 3.500.744 tin đăng bán/cho thuê bất động sản từ tháng 6/2025 đến tháng 3/2026 sau khi đã qua bước lọc loại hình nghiêm ngặt (loại bỏ Nhà mặt phố, Nhà trong ngõ). Đây là tài nguyên phục vụ nghiên cứu về thị trường bất động sản, xây dựng mô hình định giá nhà, phân tích xu hướng thị trường tại Việt Nam.

A massive, refined Vietnam real estate listing dataset containing over 3.5 million property records collected between June 2025 and March 2026, curated and published by TiniX AI.

---

📊 Market Overview & Statistical Insight

Property Listing Volume by Month

Regional Market Concentration (Top 10 Provinces)

Property Listing Breakdown by Category

Market Price Distribution Analysis (VND)

---

📋 Dataset Summary

Attribute	Value
Total Records	3,500,744
Time Range	2025-06-01 → 2026-03-31
Number of Shards	10 (Parquet format)
Provinces Covered	63 tỉnh/thành phố Việt Nam
Coordinate System	WGS 84 (EPSG:4326)
Language	Vietnamese
License	CC BY-NC 4.0

---

🗺️ Geographic Coverage

Dữ liệu trải rộng trên toàn bộ 63 tỉnh thành Việt Nam. Các thị trường lớn nhất theo khối lượng tin đăng:

#	Province	Listings (Full Dataset)
1	🏙️ Hồ Chí Minh	1,357,526
2	🏙️ Hà Nội	1,140,542
3	🌊 Đà Nẵng	185,973
4	🏭 Bình Dương	150,377
5	🌴 Khánh Hòa	98,377
6	⚓ Hải Phòng	72,788
7	🌾 Hưng Yên	65,223
8	🏗️ Đồng Nai	59,543
9	🌾 Long An	47,125
10	🌊 Bà Rịa - Vũng Tàu	45,885

Figures reflect the final 3.5M record dataset distribution.

---

🏷️ Property Types

Bộ dữ liệu bao gồm các loại hình bất động sản phổ biến trên thị trường Việt Nam:

Type	Description
Nhà	Nhà riêng các loại / Residential house
Căn hộ chung cư	Apartment / Condominium
Đất	Land plots / Residential or commercial land
Biệt thự / Nhà liền kề	Villas and townhouses
Nhà mặt phố	Street-front houses
Shophouse	Commercial shophouses

---

📁 Data Schema

Column	Type	Description
name	string	Listing title (HTML stripped, phone numbers redacted)
description	string	Full listing description (HTML stripped, phone numbers redacted)
property_type_name	string	Property category (e.g., Căn hộ chung cư, Nhà, Đất, ...)
province_name	string	Province / City name (63 provinces)
district_name	string	District (Quận / Huyện)
ward_name	string	Ward (Phường / Xã)
street_name	string	Street name
project_name	string	Real estate development project name (if applicable)
price	float64	Listed price in VND (Vietnamese Dong). null if not disclosed.
area	float64	Total floor/land area in m²
floor_count	float64	Number of floors in the building
frontage_width	float64	Frontage width in meters
house_depth	float64	Depth of the property in meters
road_width	float64	Width of the road in front of the property (meters)
bedroom_count	float64	Number of bedrooms
bathroom_count	float64	Number of bathrooms
house_direction	string	Cardinal facing direction (Đông, Tây, Nam, Bắc, Đông-Bắc, ...)
balcony_direction	string	Cardinal facing direction of the balcony
published_at	string	ISO 8601 datetime the listing was published

---

💡 Potential Use Cases

• 🏠 Real Estate Price Prediction — Xây dựng mô hình định giá bất động sản dựa trên đặc điểm vật lý (diện tích, số phòng, v.v.) và vị trí địa lý.
• 🗺️ Geospatial Market Analysis — Phân tích mật độ niêm yết, nhiệt độ giá và xu hướng thị trường theo khu vực địa lý.
• 📈 Temporal Trend Analysis — Theo dõi biến động khối lượng tin đăng và mức giá theo tháng.
• 🤖 Vietnamese NLP on Real Estate Text — Fine-tune hoặc pre-train các mô hình ngôn ngữ tiếng Việt trên văn bản mô tả bất động sản.
• 📊 Market Research & Segmentation — Cung cấp insight về cơ cấu loại hình bất động sản và phân khúc giá thị trường Việt Nam 2025.

---

🚀 Quickstart

from datasets import load_dataset
import pandas as pd

# Load full dataset
ds = load_dataset("tinixai/vietnam-real-estates")
df = ds["train"].to_pandas()

# --- Example 1: Listings in Hanoi with known price ---
hanoi = df[
    (df["province_name"] == "Hà Nội") &
    (df["price"] > 0)
]
print(hanoi[["name", "price", "area", "bedroom_count"]].head())

# --- Example 2: Average price per province ---
avg_price = (
    df[df["price"] > 0]
    .groupby("province_name")["price"]
    .mean()
    .sort_values(ascending=False)
)
print(avg_price.head(10))

# --- Example 3: Filter apartments in Hanoi ---
apartments_hanoi = df[
    (df["property_type_name"].str.contains("Căn hộ", na=False)) &
    (df["province_name"] == "Hà Nội")
]
print(f"{len(apartments_hanoi):,} apartment listings in Hanoi")

---

📜 License & Citation

This dataset is released under the Creative Commons Attribution Non-Commercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) license.

✅ Free to use for academic research and education.
❌ Commercial use requires explicit written permission from TiniX AI.

@dataset{tinix_vietnam_real_estate_2025_2026,
  author    = {TiniX AI},
  title     = {Tinix Vietnam Real Estate Listings 2025-2026},
  year      = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/tinixai/vietnam-real-estates}
}