房地产价格影响因素分析数据集RealEstatePriceInfluencingFactorsDataset-pashpatisrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 结构化数据, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的房地产交易信息，记录了房屋的多种属性及其对应的价格，用于分析影响房价的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为历史房地产交易的横截面数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可用于分析不同区域或城市房地产市场的特征。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、房屋面积、街道状况、巷子状况、土地形状、地势、公共设施、房屋配置、土地坡度、社区、房屋条件、建筑类型、房屋风格、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶类型、屋顶材料、外部材料、外部材料2、砌体饰面类型、砌体饰面面积、外部质量、外部条件、地基、地下室质量、地下室条件、地下室暴露程度、地下室完成类型1、地下室完成面积1、地下室完成类型2、地下室完成面积2、地下室未完成面积、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、低质量完成面积、居住面积、地下室全浴室、地下室半浴室、全浴室、半浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况、车库车位数、车库面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为Pricecsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易数据，经过整理和清洗，确保数据的可用性。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋评估等应用。
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、房价影响因素分析、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，优化城市规划和土地利用。
教育和培训：作为房地产评估、数据分析、机器学习等课程的教学案例，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探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资策略和提升市场洞察力。
