房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-lkatran
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋属性, 机器学习, 数据分析, 住宅, 市场分析, 房地产估价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性，以及对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间段的房屋销售快照。
地理范围：数据覆盖了多个州（如NC, WA等），代表了美国房地产市场的部分区域。
数据维度：数据集包括“status”（销售状态）、“private pool”（是否有私人泳池）、“propertyType”（房屋类型）、“street”（街道地址）、“baths”（卫生间数量）、“homeFacts”（房屋基本信息，如建造年份、供暖制冷系统等）、“fireplace”（是否有壁炉）、“city”（城市）、“schools”（学校信息）、“sqft”（房屋面积）、“zipcode”（邮编）、“beds”（卧室数量）、“state”（州）、“stories”（楼层数）、“mls-id”（MLS编号）、“PrivatePool”（是否有私人泳池，与private pool字段重复）、“MlsId”（MLS编号，与mls-id字段重复）、“target”（房屋价格）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集包含丰富的房屋属性信息，适合用于房价预测、房地产市场分析等任务。
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、房价影响因素研究等领域，例如探究不同房屋属性对价格的影响，以及构建房价预测模型。
行业应用：为房地产经纪人、评估师和房地产投资机构提供数据支持，用于房屋估价、市场趋势分析和投资决策。
决策支持：支持政府部门和行业协会进行房地产市场监管和政策制定。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习建模等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而优化决策和提升预测精度。
