房地产市场房屋属性与价格预测数据集RealEstateMarketHouseAttributeandPricePredictionData-aayush031
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋属性, 数据分析, 机器学习, 建筑特征, 市场调研, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋属性数据，记录了房屋的多种特征，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：数据未明确包含时间戳，可视为特定时间点的房屋属性快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含房屋的各种建筑特征，可用于构建通用的房价预测模型。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如MSSubClass（建筑类型）、MSZoning（分区类型）、LotFrontage（临街宽度）、LotArea（占地面积）、Street（街道类型）、LotShape（房屋形状）、LandContour（地貌）、Utilities（公用设施）、LotConfig（房屋配置）、LandSlope（坡度）、Neighborhood（社区）、Condition1（与主干道或铁路的接近程度）、Condition2（与主干道或铁路的接近程度(如果存在第二个)）、BldgType（房屋类型）、HouseStyle（房屋风格）、OverallQual（整体质量）、OverallCond（整体状况）、YearBuilt（建造年份）、YearRemodAdd（改造年份）、RoofStyle（屋顶风格）、RoofMatl（屋顶材料）、Exterior1st（外部材料1）、Exterior2nd（外部材料2）、MasVnrType（砌体饰面类型）、MasVnrArea（砌体饰面面积）、ExterQual（外部材料质量）、ExterCond（外部材料状况）、Foundation（地基）、BsmtQual（地下室质量）、BsmtCond（地下室状况）、BsmtExposure（地下室暴露程度）、BsmtFinType1（地下室装修类型1）、BsmtFinSF1（地下室1类型装修面积）、BsmtFinType2（地下室装修类型2）、BsmtFinSF2（地下室2类型装修面积）、BsmtUnfSF（地下室未装修面积）、TotalBsmtSF（地下室总面积）、Heating（供暖类型）、HeatingQC（供暖质量）、CentralAir（中央空调）、Electrical（电力系统）、1stFlrSF（一楼面积）、2ndFlrSF（二楼面积）、LowQualFinSF（低质量装修面积）、GrLivArea（居住面积）、BsmtFullBath（地下室全浴室）、BsmtHalfBath（地下室半浴室）、FullBath（全浴室）、HalfBath（半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、KitchenQual（厨房质量）、TotRmsAbvGrd（总房间数）、Functional（功能）、Fireplaces（壁炉数量）、FireplaceQu（壁炉质量）、GarageType（车库类型）、GarageYrBlt（车库建造年份）、GarageFinish（车库装修）、GarageCars（车库容量）、Gar（车库面积）等。
数据格式：CSV格式，文件名为modifiedtestdataforhousing3csv，易于进行数据分析和模型构建。
该数据集适用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及构建房价预测模型。
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、以及建筑特征对房价影响的学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、以及房地产投资提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、以及购房者进行决策，优化投资策略，提升购房决策的准确性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及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预测模型，探索房屋属性对房价的影响，并为房地产市场的决策提供数据支持。
