房屋评估预测数据集HouseAssessmentPredictionDataset-sambapython
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋评估, 房价预测, 房地产, 结构化数据, 机器学习, 房屋特征, 数据分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含房屋相关属性信息，记录了用于房屋评估和房价预测的结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态房屋属性的快照。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但根据字段内容推测为美国或其他西方国家。
数据维度：数据集包含多个房屋特征字段，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、房屋整体质量（OverallQual）、房屋整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、外部材料（Exterior1st、Exterior2nd）、地下室质量（BsmtQual）、地下室条件（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型（BsmtFinType1、BsmtFinType2）、地下室面积（BsmtFinSF1、BsmtFinSF2）、地下室未完成面积（BsmtUnfSF）、总地下室面积（TotalBsmtSF）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电路系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、生活区面积（GrLivArea）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库面积（GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于房屋价格预测、房屋特征重要性分析、以及房地产市场研究。
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、房屋价值评估、以及机器学习模型在房价预测中的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业、房屋中介、以及金融机构提供数据支持，尤其在房屋定价、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析、以及优化房屋销售策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析。
