房地产市场房价预测分析数据集RealEstateMarketHousePricePredictionAnalysis-ianhowe89
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, 房屋评估, 结构化数据, 线性回归, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征和对应的售价，用于房价预测模型构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含房屋的各种属性特征。
数据维度：数据集包含多个字段，包括房屋的ID，房屋的结构、地块、外部、地下室、供暖、厨房、车库、庭院等多种属性特征，以及房屋的售价。
数据格式：CSV格式，文件名为your_transformed_data (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据集，已经过特征工程处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测以及机器学习模型的构建和评估。
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、房屋估值、房价影响因素研究等领域。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、金融机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行市场分析、投资决策和风险管理。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与各种房屋特征之间的关系，建立预测模型，并优化房屋定价策略。
