房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousePricePredictionDataset-wwagner4
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, 房屋特征, 数据分析, 统计建模, 市场评估
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的房地产市场销售数据，记录了房屋的基本特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可被视为特定时间点或短时间内的市场快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据内容推测可能来源于某个或多个地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID（Id）、销售价格（SalePrice）、各种房屋属性的虚拟变量（如MSZoning, Street, Alley, LotShape, LandContour, Utilities, LotConfig, LandSlope, Condition1, Condition2, BldgType等），以及截距（Intercept）和场景标识（scenario_test, scenario_train）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。包含两个文件，分别为Houses5_CategsAsCols_MissingMedianReplaced.csv和Houses4_CategVarsGrouped.csv。其中，文件Houses5_CategsAsCols_MissingMedianReplaced.csv包含更详细的特征信息。
来源信息：数据来源于未知，但数据经过了预处理，包括缺失值处理（使用中位数填充）和类别变量的编码。
该数据集适合用于房价预测模型的构建和分析，以及探索不同房屋特征对房价的影响。
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、房价影响因素研究、以及机器学习回归模型的性能评估。
行业应用：为房地产评估、市场预测、以及房屋销售策略制定提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场趋势分析。
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践案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，以及评估不同特征对房价的影响。
