城市房产价格预测数据集CityRealEstatePricePrediction-rustydigg918
数据来源：互联网公开数据
标签：房产, 房价预测, 机器学习, 房地产, 数据分析, 房屋特征, 价格评估, 城市规划
数据概述：
该数据集包含来自城市内房产的详细信息，记录了房屋的多种特征及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态房产信息快照。
地理范围：数据来源于城市内房产，具体城市信息未明确，但包含了房屋的基本属性。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如：
room_bed：卧室数量；
room_bath：浴室数量；
living_measure：居住面积；
lot_measure：占地面积；
ceil：天花板高度；
coast：是否临海；
sight：景观；
condition：房屋状况；
quality：房屋质量；
ceil_measure：天花板测量值；
living_measure15：最近15年的居住面积；
lot_measure15：最近15年的占地面积；
furnished：是否带家具；
citydata：城市数据；
ageofhouse：房屋年龄；
houserenovation：房屋翻新情况；
percentageofusableara：可用面积百分比；
basementrange：地下室范围；
price：房屋价格。
数据格式：CSV格式，文件名为Last_data4treeBasedcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房产信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房产价值评估、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究，以及机器学习模型在房价预测中的应用。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、评估师等提供数据支持，用于市场调研、价格预测、风险评估等。
决策支持：支持城市规划和房地产政策制定，帮助政府了解市场动态，优化城市住房供应。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房价预测技术。
此数据集特别适合用于建立预测模型，分析影响房价的关键因素，从而为房地产市场的参与者提供决策支持。
