房地产价格预测竞赛数据集RealEstatePricePredictionCompetitionDataset-vladislavmelnichuk
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 市场分析, 数据挖掘, 房价, 竞赛
数据概述：
该数据集包含来自房地产价格预测竞赛的数据，记录了房屋的详细信息以及对应的价格或待预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了房屋的发布日期（Date），用于分析价格随时间的变化趋势。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可以根据Street_id等字段进行地域划分和分析。
数据维度：数据集包含多个字段，包括房屋的ID、发布日期、街道ID、建筑技术、楼层、面积、房间数量、阳台数量、地铁距离、是否有电梯、照片数量，以及多个关键词（kw1-kw13）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含SampleSubmission.csv（提交样例）、Test.csv（测试集）和Train.csv（训练集）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产价格预测竞赛，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测以及机器学习模型的训练和评估。
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、以及房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房价预测、市场趋势分析、房屋估值等。
决策支持：支持房地产投资决策、市场营销策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解房价预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，并构建预测模型，帮助用户实现准确的房价预测和市场分析。
