房地产交易价格与房屋属性数据集RealEstateTransactionPriceandPropertyAttributes-justinkcho
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，数据分析，机器学习，房价预测，房地产市场
数据概述：
该数据集包含来自房地产交易平台或相关机构的房地产交易数据，记录了房屋的多种属性及交易价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的房地产交易记录。
地理范围：数据覆盖的区域信息不明确，需根据具体数据内容判断。
数据维度：数据集包含多个维度，如BATHRM（浴室数量）、HF_BATHRM（半浴室数量）、HEAT（供暖类型）、NUM_UNITS（单元数量）、ROOMS（房间数量）、BEDRM（卧室数量）、AYB（建成年份）、YR_RMDL（翻新年份）、EYB（估计建成年份）、STORIES（楼层数）、PRICE（价格）、SALE_NUM（销售编号）、GBA（总建筑面积）、BLDG_NUM（建筑编号）、STYLE（风格）、STRUCT（结构）、GRADE（等级）、CNDTN（状况）、EXTWALL（外墙材质）、ROOF（屋顶材质）、INTWALL（内墙材质）、KITCHENS（厨房数量）、FIREPLACES（壁炉数量）、USECODE（用途代码）、LANDAREA（土地面积）、QUALIFIED（是否合格）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data2.csv，便于数据分析与处理。数据中可能包含缺失值（如PRICE字段中的null值）。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋属性与价格关系研究等。
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，如房价影响因素分析、房屋价值评估、市场趋势分析等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构、房地产开发商等提供数据支持，例如用于房价预测、房屋定价、投资分析等。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，以及金融机构进行房地产信贷风险评估。
教育和培训：作为房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场的运作机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及预测房价走势，从而帮助用户优化决策、提升投资回报等。
