房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousePricePredictionDataset-tariq666
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 市场分析, 数据挖掘, 房屋特征
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销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“YrSold”字段推测，数据可能涵盖了数年内的房屋销售记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据集的特点，可能来源于某个特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如“LotArea”（地块面积）、“OverallQual”（整体质量）、“YearBuilt”（建造年份）、“YearRemodAdd”（改造年份）、“BsmtFinSF1”（一楼完成面积）、“FullBath”（全卫数量）、“HalfBath”（半卫数量）、“BedroomAbvGr”（卧室数量）、“TotRmsAbvGrd”（总房间数）、“Fireplaces”（壁炉数量）、“GarageArea”（车库面积）、“YrSold”（售出年份）和“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为“House_Prices_original.csv”和“Predict_Houses.csv”，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估和市场趋势分析。
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、房屋价格预测、影响因素分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师和金融机构提供数据支持，用于房屋估值、市场预测和投资决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门制定相关政策和规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，建立预测模型，并分析市场动态。
