房屋价格及特征分析数据集HousePriceandFeaturesAnalysisDataset-prantikkundu99
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 建筑物, 房价
数据概述：
该数据集包含房屋价格及其相关特征的结构化数据，记录了不同房屋的基本信息，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的房屋信息。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可用于分析不同房屋特征与价格之间的关系。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括房屋价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（sqft_living）、楼层数（floors）、建造年份（yr_built）等。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源未知，但已整理成结构化表格，便于使用。
该数据集适合用于房价预测模型的构建、房屋特征与价格关系的研究以及房地产市场趋势的分析。
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、机器学习算法在房价预测中的应用研究，例如线性回归、梯度提升树等模型。
行业应用：可为房地产评估、房屋销售、租赁市场提供数据支持，帮助房地产公司进行定价策略分析和市场预测。
决策支持：支持房地产投资决策、购房决策，帮助用户评估房屋价值，制定合理的购房预算。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，掌握房价预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，建立预测模型，并分析不同特征对房价的影响。
