房屋价格预测影响因素分析数据集HousingPricePredictionFactors-sanketkhorate
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 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
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性及其对应的房价信息，用于分析影响房屋价格的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的房屋属性快照。
地理范围：数据来源未明确，但从字段内容推测可能来自美国或其他西方国家。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋面积、街道状况、地块形状、周边环境、建筑类型、房屋质量、建造年份、装修年份、屋顶类型、外部材质、基础材料、地下室信息、供暖系统、电气系统、房间数量、厨房质量、车库信息等，以及房屋的唯一标识符（Id）。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和建模。
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，如构建房价预测模型、分析不同因素对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构提供数据支持，尤其在房屋估值、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产评估等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和深入的市场分析。
