房地产交易预测数据集RealEstateTransactionPredictionDataset-prolevelnoob
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋交易, 地理信息, 机器学习, 数据分析, 建筑类型, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了房地产交易的相关信息，用于预测房价和分析市场趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的房地产交易快照。
地理范围：数据主要集中在印度地区，包括城市和地区的房地产交易信息。
数据维度：包括发布者（POSTED_BY）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否注册RERA（RERA）、卧室数量（BHK_NO）、卧室/单间类型（BHK_OR_RK）、平方英尺（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否转售（RESALE）、地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）和纬度（LATITUDE）等。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和样本提交文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及地理位置与房价关系的研究。
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、房价预测模型构建、地理位置对房价影响的研究等。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、投资者提供数据支持，用于市场调研、项目评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、进行市场监管。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学和机器学习课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，以及分析不同地理位置、建筑类型、房屋状态等因素对房价的影响，从而帮助用户进行更准确的决策。
