房地产销售价格预测数据集RealEstateSalesPricePrediction-xiaoyue89
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，销售价格，预测模型，房屋属性，地理位置，建筑特征，机器学习，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的交易数据，记录了各类房产的详细信息以及对应的销售价格，用于房地产销售价格的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为某一时间段内的房地产市场数据。
地理范围：数据集中包含了不同地理位置的房地产信息，具体位置信息通过数据集中的“location_area”字段体现。
数据维度：数据集涵盖了多个维度的数据，包括但不限于：地理位置（如rural）、周边环境（如busy_road、park_proximity）、交通便利性（如transport_hub_proximity、transport_stop_proximity）、房产类型（如semi-detached house）、建筑特征（如number_of_floors_building、number_of_floors_property、year_of_construction）、室内配置（如living_area、number_of_bedrooms、number_of_bathrooms）以及能源效率（如energy_efficiency）等。目标变量为“estimated_sale_value”，即房产的预估销售价格。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析、以及探索影响房价的关键因素。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如构建房价预测模型、分析不同因素对房价的影响程度等。
行业应用：可为房地产行业提供数据支持，例如房地产评估、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、购房者等进行决策，例如评估房产价值、制定投资策略等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建预测模型，从而预测房产销售价格，并分析不同因素对房价的影响。
