房价预测影响因素分析数据集HousePricePredictionInfluencingFactorsDataset-pashpatisrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 结构化数据, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房价相关数据，记录了房屋的多种特征及其对应的价格信息，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为特定时间点或短时间内的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但数据集中包含了房屋的多种特征，如街道、社区等，可用于分析不同区域的房价差异。
数据维度：数据集包含多个字段，如房屋的ID、建筑类型、房屋风格、整体质量、建造年份、翻新年份、外部条件、基础材料、地下室信息、楼层面积、卧室数量、厨房质量、车库信息等，以及房价本身。
数据格式：CSV格式，文件名为Price.csv，便于数据导入、处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，经过清洗和整理，适合用于房价预测相关的研究和应用。该数据集适合用于房价预测、特征重要性分析以及构建回归模型。
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、房价影响因素研究等学术研究，如分析不同房屋特征对房价的影响程度。
行业应用：可用于房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用，为房地产经纪人、投资者提供决策支持。
决策支持：支持房地产企业进行市场调研、产品定位和定价策略制定，帮助企业优化经营策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而优化决策、提升预测精度。
