房地产交易特征预测数据集RealEstateTransactionFeaturePredictionDataset-vinayakakarnam
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋交易, 预测模型, 结构化数据, 机器学习, 房屋特征, 城市编码, 数据分析
数据概述：
该数据集包含房地产交易相关的结构化数据，记录了房屋的多种特征信息，旨在用于预测建模和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了“cityCode”和“cityPartRange”等城市相关字段，暗示了地域属性。
数据维度：数据集包括多个数值型特征，如“squareMeters”（房屋面积）、“numberOfRooms”（房间数量）、“floors”（楼层数），以及房屋的附属设施信息（如“hasYard”、“hasPool”、“hasStorageRoom”等），还有历史交易信息（“numPrevOwners”、“made”）。
数据格式：CSV格式，其中testcsv文件包含待预测的样本数据，traincsv文件包含训练数据，sample_submissioncsv文件提供了提交结果的格式。
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、房屋价格预测、特征重要性研究等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、房地产经纪公司和金融机构提供数据支持，用于房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如投资决策、风险评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与交易价格之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析。
