房地产销售价格预测数据集RealEstateSalesPricePrediction-zagroz901
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 建筑特征, 销售数据, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售数据，旨在用于预测房屋销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含销售年份和月份信息，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含房屋的各种特征，如建筑类型、地块大小、周边环境等。
数据维度：数据集包括70多个特征，涵盖房屋的建筑结构、周边环境、内部设施、装修质量、销售信息等多个方面。具体包括房屋的建筑类别、分区类型、街道长度、地块大小、道路类型、巷道类型、地块形状、地形平坦度、实用设施可用性、地块设置、地形坡度、区域、道路邻近度、房屋类型、建筑风格、材料质量、条件评级、建造年份、翻新年份、屋顶类型、屋顶材料、外部覆层、砌体类型、砌体尺寸、外部质量、外部条件、地基类型、地下室高度、地下室状况、地下室通道、地下室装修、地下室装修面积、地下室未装修面积、地下室总面积、供暖类型、供暖质量、空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量面积、居住面积、地下室浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、总房间数、功能评级、壁炉数量、壁炉质量、车库位置、车库建造年份、车库内部、车库容量、车库大小、车库质量、车库条件、车道类型、木甲板面积、开放式门廊面积、封闭式门廊面积、三季门廊面积、纱窗门廊面积、泳池大小、泳池质量、围栏质量、附加功能及其价值、销售月份、销售年份、销售类型和销售条件等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和评估模型。
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、房价预测、房屋价值评估等方面的学术研究，如构建房价预测模型、分析影响房价的关键因素等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产评估、市场调研、投资决策等领域。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、购房者等进行决策，如优化投资策略、评估房屋价值等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房屋销售数据，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，帮助用户构建准确的房价预测模型，实现对房地产市场的深入理解和价值挖掘。
