房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePrediction-imgremlin
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 城市地理, 地理空间数据, 机器学习, 回归分析, 房价, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同城市房屋的地理位置、建筑特征、周边环境以及价格信息，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可推测为某一时间点或短时间段的快照数据。
地理范围：数据覆盖了多个城市，具体城市信息包含在数据集中。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置（经纬度）、楼层、周边设施（如便利店、餐饮、交通站点等）的数量、建筑特征（如总面积）、城市信息、街道、日期、房地产类型以及价格等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv以及test_submission.csv三个文件，其中test_submission.csv用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于房地产市场，已进行结构化整理。
该数据集适合用于房价预测、市场分析和地理空间数据分析。
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、房价影响因素研究、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、投资公司提供数据支持，可用于房价预测、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门、投资者等进行决策，如选址、投资策略制定、政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、建筑特征、周边环境等因素之间的关系，以及构建房价预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
