房地产房屋特征预测数据集RealEstateHouseFeaturePrediction-miguelherreraislas
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋特征, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 线性回归, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的多种特征信息，旨在用于房屋价格预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的房屋特征快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从特征来看，可能来源于美国房地产市场。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖房屋的结构、地理位置、材料、装修、周边环境等。具体字段包括：MSSubClass（建筑类型）、MSZoning（分区类型）、LotFrontage（临街宽度）、LotArea（占地面积）、Street（街道类型）、LotShape（房屋形状）、LandContour（土地平坦度）、Utilities（公共设施）、LotConfig（房屋配置）、LandSlope（土地坡度）、Neighborhood（社区）、Condition1（主要条件）、Condition2（次要条件）、BldgType（房屋类型）、HouseStyle（房屋风格）、OverallQual（整体质量）、OverallCond（整体状况）、YearBuilt（建造年份）、YearRemodAdd（翻新年份）、RoofStyle（屋顶风格）、RoofMatl（屋顶材料）、Exterior1st（外部材料1）、Exterior2nd（外部材料2）、MasVnrType（砌体饰面类型）、MasVnrArea（砌体饰面面积）、ExterQual（外部质量）、ExterCond（外部状况）、Foundation（地基类型）、BsmtQual（地下室质量）、BsmtCond（地下室状况）、BsmtExposure（地下室暴露程度）、BsmtFinType1（地下室装修类型1）、BsmtFinSF1（地下室1类型装修面积）、BsmtFinType2（地下室装修类型2）、BsmtFinSF2（地下室2类型装修面积）、BsmtUnfSF（地下室未装修面积）、TotalBsmtSF（地下室总面积）、Heating（供暖类型）、HeatingQC（供暖质量）、CentralAir（中央空调）、Electrical（电力系统）、1stFlrSF（一楼面积）、2ndFlrSF（二楼面积）、LowQualFinSF（低质量面积）、GrLivArea（居住面积）、BsmtFullBath（地下室全浴室）、BsmtHalfBath（地下室半浴室）、FullBath（全浴室）、HalfBath（半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、KitchenQual（厨房质量）、TotRmsAbvGrd（总房间数）、Functional（功能）、Fireplaces（壁炉数量）、FireplaceQu（壁炉质量）、GarageType（车库类型）、GarageFinish（车库装修）、GarageCars（车库容量）、GarageArea（车库面积）。
数据格式：CSV格式，文件名为formulatedtest.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征重要性分析、房地产市场趋势研究等。
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：适用于房地产市场研究、房屋价格影响因素分析等学术研究。可以用于探索不同房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场分析等行业提供数据支持。可以用于辅助房屋估价、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房地产数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建房屋价格预测模型，分析房屋特征对房价的影响，为房地产行业的决策提供数据支持。
