房地产价格预测数据集RealEstatePricePredictionDataset-nishantkhedlekar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房价影响因素, 机器学习, 房屋面积, 房屋特征, 市场分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征以及对应的价格，旨在用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从数据字段推测，可能来源于特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括房屋的建筑面积（parea_sqm）、居住面积（harea_sqm）、房间数量（num_rooms）、卫生间数量（num_brooms）、低层房间（ll_room）、是否有土地（p_lot）、是否有花园（f_garden）、是否有泳池（s_pool）、距离学校的距离（dist_school_km）、是否有围栏（fencing）、房屋年龄或翻新情况（h_age_or_renovated）、临街情况（w_front）、距离超市的距离（dist_supmarket_km）以及房屋价格（prop_price）。
数据格式：CSV格式，文件名为Visleshana Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场相关信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、影响因素分析和市场趋势研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师和投资者提供数据支持，用于房价预测、投资决策和市场分析。
决策支持：支持房地产领域的决策制定，例如房屋定价策略、投资风险评估等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
