房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePrediction-ndohmoise
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋信息，记录了房屋的各种属性及价格，旨在用于房屋价格预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据来源于特定房地产市场，具体地理位置未明确说明，但包含了房屋的各种结构、环境及周边信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如房屋的ID、房屋类型、分区、地块面积、街道类型、巷道状况、房屋形状、土地轮廓、公共设施、房屋配置、土地坡度、社区、主要与次要条件、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部材料(次要)、砌体饰面类型、砌体饰面面积、外部质量、外部状况、基础、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室装修类型1、地下室1楼面积、地下室装修类型2、地下室2楼面积、地下室未装修面积、地下室总面积、供暖、供暖质量、中央空调、电气、一楼面积、二楼面积、低质量装修面积、生活总面积、地下室全浴室数量、地下室半浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、总房间数、功能、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库装修、车库容量、车库面积等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场，提供了房屋的多种属性，为价格预测提供了丰富的信息。
该数据集适合用于构建预测模型和进行房屋价格影响因素的研究。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型优化等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房屋估值、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产企业和个人进行房屋买卖决策，优化投资策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，从而提高预测准确性，辅助决策。
