房地产市场房价预测分析数据集RealEstateMarketHousePricePredictionAnalysis-amjadali2018
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 房价影响因素, 房屋评估, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征及其对应的房价信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时期的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含了房屋的各种属性，如街道、社区等。
数据维度：数据集包括多个与房屋相关的属性，如房屋的PID、MS SubClass（细分类型）、Zoning（分区）、Lot Area（占地面积）、房屋的建筑特征（如年份、材料、质量等）、房屋的内部特征（如卧室数量、厨房数量、卫生间数量、地下室情况等）以及房屋的房价等。
数据格式：CSV格式，包含cleaned_data.csv, train_data.csv, val_data.csv, test_data.csv 四个文件，其中cleaned_data.csv包含所有字段，train_data.csv、val_data.csv、test_data.csv用于模型训练、验证和测试。数据已进行预处理，包含结构化的数值和类别型数据。
来源信息：数据来源于公共数据集，已进行清洗和整理，方便用于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程、机器学习模型构建和评估等。
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，如房屋价格影响因素分析、市场趋势分析等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房屋估价、市场预测、风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如房屋投资回报预测、购房预算规划等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产评估等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，建立预测模型，评估不同因素对房价的影响，并进行市场趋势分析。
