房地产属性特征数据集DA-A1PropertiesDataset-lakshmipathibalaji
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，属性特征，数据集，数据挖掘，机器学习，市场分析，商业智能，房屋评估
数据概述： 该数据集包含来自多个房地产市场的属性特征数据，记录了各类房地产项目的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个主要城市和地区的房地产市场，包括住宅，商业和工业地产。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，房间数量，建筑年代，价格，产权状态，周边设施，交通条件等多个变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易平台和政府统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房屋价格预测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在数据挖掘，市场趋势分析和房屋评估等方面具有重要价值。
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，房屋价格影响因素研究等，如不同地区房价波动的原因，房屋属性对价格的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构和投资者提供数据支持，特别是在市场趋势分析，房屋定价和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关企业制定科学的投资和销售策略。
教育和培训：作为房地产分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测和评估，优化投资和销售策略，提高市场竞争力。
