房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-pashpatisrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 市场分析, 建筑特征, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房价相关数据，记录了房屋的各项特征及其对应的售价，旨在用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间内的房屋销售数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测可能来源于某个特定区域的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的结构特征、环境特征、地理位置特征等，具体字段包括：房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道类型（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、公共设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地坡度（LandSlope）、社区（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砖石饰面类型（MasVnrType）、砖石饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室装修类型1（BsmtFinType1）、地下室一楼面积（BsmtFinSF1）、地下室装修类型2（BsmtFinType2）、地下室二楼面积（BsmtFinSF2）、地下室未装修面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量装修面积（LowQualFinSF）、居住面积（GrLivArea）、地下室全浴室数量（BsmtFullBath）、地下室半浴室数量（BsmtHalfBath）、全浴室数量（FullBath）、半浴室数量（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库装修（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）。
数据格式：CSV格式，文件名为Pricecsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房屋价值评估以及房价预测模型的构建。
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、房屋价值评估、影响房价因素分析等学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、投资机构等提供数据支持，用于房屋估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定和风险评估，例如，优化房屋定价策略，预测未来房价走势等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，以及进行市场趋势分析，从而帮助用户实现精准的房屋估价和投资决策。
