法国房地产市场价格预测数据集FrenchRealEstateMarketPricePrediction-timothepascal
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 价格预测, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 法国, 房屋特征, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自法国房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息和价格，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间信息，可以用于分析价格随时间的变化趋势。
地理范围：数据来源于法国房地产市场，具体区域待定。
数据维度：数据集包括房屋的唯一标识符（id）、发布日期（date）、价格（prix）、卧室数量（nb_chambres）、浴室数量（nb_sdb）、室内面积（m2_interieur）、花园面积（m2_jardin）、楼层面积（m2_etage）、地下室面积（m2_soussol）、楼层数（nb_etages）、海景（vue_mer）、景观评分（vue_note）、房屋状况评分（etat_note）、设计评分（design_note）、建造年份（annee_construction）、翻新年份（annee_renovation）、邻近区域的室内面积均值（m2_interieur_15voisins）、邻近区域的花园面积均值（m2_jardin_15voisins）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）等多个特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_data.csv、test_data.csv和submission_sample.csv三个文件，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开房地产市场数据。
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、价格预测、影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房屋估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索影响房价的因素，并对法国房地产市场进行深入分析，从而实现对房屋价值的准确评估和预测。
