房屋销售价格预测训练数据集HouseSalesPricePredictionTrainingDataset-atulghuge
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房地产，房价预测，机器学习，回归分析，特征工程，数据分析，房价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的销售价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但通常此类数据集代表一段时间内的房屋销售记录。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但通常此类数据集指向特定区域或城市。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、销售价格、房屋类型、街区、地块面积、街道类型、巷道状况、地块形状、土地轮廓、公共设施、地块配置、土地坡度、邻里、主要和次要条件、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部覆盖物、砌体饰面类型、砌体饰面面积、外部质量、外部状况、基础、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室装修类型1、地下室1楼面积、地下室装修类型2、地下室2楼面积、地下室未装修面积、地下室总面积、供暖、供暖质量、中央空调、电气系统、1楼面积、2楼面积、低质量完成面积、生活总面积、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、厨房数量等。
数据格式：CSV格式，文件名为training_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练。
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和房价影响因素研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测和市场分析提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策和风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房价预测课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，建立预测模型，并优化房地产投资策略。
