房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePredictionDataset-guoxinwei
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 房价影响因素, 数据分析, 建筑特征, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征及对应价格，用于房价预测模型构建和房屋价值评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态的房屋属性快照。
地理范围：数据来源于特定地区的房地产市场，具体地域未明确，但包含了大量房屋的结构和属性信息。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖房屋的建筑结构、地理位置、周围环境等信息。具体字段包括房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、区域分类（MSZoning）、街道类型（Street）、房屋形状（LotShape）、房屋建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、地下室相关信息（BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1, BsmtFinSF1等）、楼层面积（1stFlrSF, 2ndFlrSF, GrLivArea）、浴室数量、卧室数量、厨房质量（KitchenQual）、房间总数（TotRmsAbvGrd）、壁炉（Fireplaces）、车库信息等。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，其中train.csv包含训练数据，test.csv包含测试数据，sample_submission.csv为提交示例。另外，还包含一个描述文件data_description.txt，提供了对数据字段的详细解释。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据集，经过整理和结构化，便于进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、特征工程、回归模型构建等研究。
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、以及机器学习模型的性能评估。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如评估房屋价值、预测市场趋势等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并进行模型优化与评估。
