房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-yungboilxrd
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 价格分析, 数据建模, 房屋评估, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售信息，记录了不同房屋的多种特征以及对应的价格。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，用于分析房屋特征与价格之间的关系。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了房屋的位置信息，例如“Rural”（乡村）、“Urban”（城市）和“Suburban”（郊区）等，可以进行不同区域的房价分析。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如“HouseID”（房屋ID）、“Location”（位置）、“SquareFeet”（房屋面积）、“NumBedrooms”（卧室数量）、“NumBathrooms”（浴室数量）、“YearBuilt”（建造年份）、“Garage”（是否有车库）、“HasPool”（是否有泳池）、“NumFloors”（楼层数）、“LotSizeAcres”（占地面积）、“HasFireplace”（是否有壁炉）、“HeatingType”（供暖类型）、“CoolingType”（制冷类型）、“EnergyRating”（能源评级）、“HomeStyle”（房屋风格）、“HOAFees”（物业费）、“CrimeRate”（犯罪率）、“SchoolQuality”（学校质量）、“DistanceToCityCenter”（距离市中心距离）、“PublicTransportAccess”（公共交通便利程度）、“NumNearbyParks”（附近公园数量）、“Price”（价格）和“ClassLabel”（价格分类标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices_dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等应用。
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、机器学习模型训练等学术研究，如房价预测模型、特征重要性分析等。
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，用于房屋估值、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如优化房屋定价策略、辅助投资决策、评估市场风险等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房屋价格的影响因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而实现优化决策、提升预测精度等目标。
