房地产市场房屋信息与价格预测数据集RealEstateMarketHouseInformationandPricePrediction-zyh1104
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋信息, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 房屋租赁, 市场调研, 建筑
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋信息，记录了房屋的各种属性特征以及价格相关信息，用于支持房价预测和市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了房屋的建成年份、最后翻新年份等时间维度信息，可以用于分析房屋随时间变化的价格趋势。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房地产市场，包含了区域、街道、邮政编码等地理位置信息。
数据维度：数据集包含ID、区域、街道、上传日期、服务费、供暖费用、电力基础价格、是否有阳台、是否有停车位、是否有厨房、是否有地窖、居住面积、房屋状况、内饰质量、是否可带宠物、加热类型、是否有电梯、房屋类型、邮政编码、房间数量、所在楼层、建筑楼层、是否有花园、最后翻新年份、是否是新建建筑、建成年份、价格趋势、上传图片数量等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv，test.csv和sample_submit.csv三个文件，便于数据处理和分析。数据已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋租赁评估等相关研究。
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、房屋租赁价格评估等学术研究，如房价预测模型构建、市场趋势分析等。
行业应用：为房地产中介、房地产开发商、房屋租赁平台等行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、客户画像等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋租赁策略制定、市场风险评估等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习建模、数据可视化等课程的实训素材，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，以及进行市场趋势分析，帮助用户优化决策，提升预测精度。
