房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePrediction-kashifahmad662
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, 价格评估, 房屋结构, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性以及相应的房价信息，可用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据，反映特定时期的房屋信息。
地理范围：数据未明确地理范围，但从数据字段推测，可能来源于美国房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋结构、地理位置、周边环境、建筑材料、房屋质量、装修情况等，以及房屋的最终售价。具体字段包括房屋ID、房屋类别、分区类型、地块面积、街道类型、巷道状况、地块形状、土地轮廓、公共设施、地块配置、土地斜坡、社区、主要与次要条件、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部材料（第二层）、砌体饰面类型、砌体饰面面积、外部质量、外部状况、地基、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室完成类型1、地下室完成面积1、地下室完成类型2、地下室完成面积2、地下室未完成面积、地下室总面积、供暖、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、起居室面积、地下室全浴室、地下室半浴室、全浴室、半浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、总房间数、功能、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况、车库容量、车库面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为Price.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场相关公开数据，经过清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、房屋价值评估等。
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、房价影响因素分析、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、评估机构等提供数据支持，用于房价预测、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，优化房屋定价策略，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训材料，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构建房价预测模型，分析不同房屋特征对房价的影响，为房地产市场提供数据支持。
