房地产销售预测数据集RealEstateSalesPredictionDataset-tomliu1013
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，房屋评估，机器学习，回归分析，房地产市场，销售数据，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细特征和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售年份，从具体年份到具体年份。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测为特定地区的房地产市场数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的ID、房屋类型、土地面积、街道状况、形状、地势、配置、坡度、邻里关系、房屋状况、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、地下室面积、未装修地下室面积、地下室总面积、销售年份、销售类型和销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_fina8.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模等。
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、房价预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业和投资者的决策制定，优化投资策略。
教育和培训：作为数据分析、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探索影响房价的因素，建立预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现更精准的房地产投资决策。
