房地产交易信息分析数据集RealEstateTransactionInformationAnalysis-tharindraparanagama
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 土地评估, 建筑特征, 空间分析, 机器学习, 数据挖掘, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含房地产交易信息，记录了房屋的各种属性和交易数据，适用于房地产市场分析、房价预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含地理位置信息，可用于区域性分析。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的物理特征、建筑类型、地理位置、交易信息等，包括但不限于：parcelid（地块ID），airconditioningtypeid（空调类型ID），architecturalstyletypeid（建筑风格类型ID），bathroomcnt（浴室数量），bedroomcnt（卧室数量），calculatedfinishedsquarefeet（计算完成的平方英尺），latitude（纬度），longitude（经度），lotsizesquarefeet（土地面积），yearbuilt（建造年份）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Trainset1csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开房地产交易数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程和机器学习建模。
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、空间数据分析等学术研究。
行业应用：为房地产评估、市场调研、投资分析等行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估方面具有实际价值。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，优化土地利用和房地产规划。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学和机器学习课程的辅助材料，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屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，以及分析房地产市场的区域差异和发展趋势。
