房屋价格预测数据集HousePricePrediction-dchui1
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 回归分析, 建筑特征, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自房屋销售记录的数据，记录了房屋的各种属性及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但通常代表某一时期的房屋销售信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表特定地区的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、土地面积、街道类型、房屋形状、地貌、建筑风格、整体质量、整体状况、建造年份、翻新年份、屋顶类型、外部材料、砖石饰面类型、外部质量、外部状况、基础材料、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室完成类型、地下室面积、供暖类型、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、生活面积、地下室全浴室数量、地下室半浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、总房间数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况等，以及销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为 train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于房屋销售记录，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估等研究。
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，以及相关领域学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房屋估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化房屋定价策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房屋价格的影响因素。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，评估房屋价值，帮助用户进行房地产投资分析。
