房地产价格预测数据集RealEstatePricePredictionDataset-caihkk
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，机器学习，回归分析，房屋属性，数据分析，建筑结构，市场评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的房地产销售数据，记录了房屋的各种属性信息以及对应的售价，用于房价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，通常被视为某一时间段内的房屋销售数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据字段的含义，推测数据可能来源于美国某个或多个地区的房地产市场。
数据维度：数据集涵盖了房屋的多种属性，包括但不限于房屋的建筑结构、地理位置、材料、装修、周边环境等。具体字段包括房屋ID、房屋等级、分区、街道、小巷、房屋形状、土地轮廓、实用设施、房屋配置、土地坡度、社区、条件1、条件2、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1、外部材料2、砖石饰面类型、砖石饰面面积、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、地下室装修类型1、地下室装修面积1、地下室装修类型2、地下室装修面积2、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、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况、车库容量、车库面积、车库质量、车库条件、铺砖、柏油碎石、围栏、其他、游泳池、游泳池质量、围栏质量、其他功能、销售类型、销售条件、销售价格等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，数据集已进行初步的整理和清洗，可直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程和机器学习模型的构建。
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、预测模型评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋定价策略制定、市场趋势分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建预测模型，优化房屋估值，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
