房地产价格预测数据集RealEstatePricePredictionDataset-loupar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋特征, 结构化数据, 数据分析, 价格评估, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容涉及房屋的各项特征。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋ID（id）、日期（date）、价格（prix）、卧室数量（nb_chambres）、浴室数量（nb_sdb）、室内面积（m2_interieur）、花园面积（m2_jardin）、楼层面积（m2_etage）、地下室面积（m2_soussol）、楼层数量（nb_etages）、海景（vue_mer）、景观评分（vue_note）、房屋状况评分（etat_note）、设计评分（design_note）、建造年份（annee_construction）、翻新年份（annee_renovation）、室内面积指标（m2_interieur_index）、花园面积指标（m2_jardin_index）、楼层面积指标（m2_etage_index）、地下室面积指标（m2_soussol_index）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_datacsv、test_datacsv、test_answercsv和submission_samplecsv四个文件。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征与价格关系分析以及机器学习模型训练。
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、价格预测模型构建、房屋特征对价格影响的研究等。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、投资机构提供数据支持，用于房屋估价、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如优化定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产评估等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的复杂关系，帮助用户构建和优化价格预测模型，提升预测准确性。
