房地产交易价格与房屋属性分析数据集RealEstateTransactionPriceandPropertyAttributes-benresnick
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋属性, 交易数据, 建筑特征, 市场分析, 空间分析, 城市规划
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房地产交易数据，记录了房屋的交易价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的房地产交易快照。
地理范围：数据未明确标注地域，但可推测为特定城市或区域的房地产交易数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：房屋的唯一标识符（OBJECTID）、卫生间数量（BATHRM）、半卫生间数量（HF_BATHRM）、供暖类型（HEAT）、单元数量（NUM_UNITS）、房间数量（ROOMS）、卧室数量（BEDRM）、建成年代（AYB）、翻新年份（YR_RMDL）、估计建成年代（EYB）、楼层数（STORIES）、交易价格（PRICE）、销售数量（SALE_NUM）、总建筑面积（GBA）、建筑编号（BLDG_NUM）、建筑风格（STYLE）、建筑结构（STRUCT）、建筑等级（GRADE）、建筑状况（CNDTN）、外墙材质（EXTWALL）、屋顶材质（ROOF）、内墙材质（INTWALL）、厨房数量（KITCHENS）、壁炉数量（FIREPLACES）、使用代码（USECODE）和土地面积（LANDAREA）等。
数据格式：CSV格式，文件名为newdata1.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构表明其来源于房地产交易信息平台或政府公开数据。该数据集已进行初步结构化，便于直接进行分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋价值评估等研究和应用。
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，例如利用机器学习模型预测房价，分析不同房屋属性对价格的影响。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪公司、评估机构等提供数据支持，用于市场调研、投资决策、风险评估等。
决策支持：支持城市规划部门、政府部门等进行房地产市场监管、城市发展规划、政策制定等。
教育和培训：作为房地产相关专业课程的辅助材料，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价与房屋属性之间的关系，分析不同因素对房价的影响，并构建预测模型，帮助用户进行更精准的决策。
