房屋价格预测分析测试数据集HousePricePredictionAnalysisTestDataset-deepanshutomarji
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房价预测, 房地产, 机器学习, 房价影响因素, 数据分析, 房地产市场, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性以及对应的价格信息，主要用于房屋价格的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围主要集中在2014年至2015年。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为特定区域的房地产市场数据。
数据维度：数据集包括日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、房屋等级（grade）、是否有地下室（has_basement）、居住面积（living_in_m2）、是否翻新（renovated）、是否有景观（nice_view）、是否完美状况（perfect_condition）、浴室数量（real_bathrooms）、是否有盥洗室（has_lavatory）、是否单层（single_floor）、月份（month）、以及区域四分位数（quartile_zone）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为df_test.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于房地产市场，已进行标准化处理。该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析等领域。
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，例如，分析房屋面积、房屋等级、地理位置等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定和风险管理。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解和应用回归分析、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的各种因素，并构建预测模型，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的决策。
