房屋信息评估预测数据集HouseInformationEvaluationPrediction-vennela18
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋评估, 房地产, 房价预测, 结构化数据, 机器学习, 数据分析, 建筑特征, 房屋特征
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋信息，记录了房屋的多种属性，用于房价评估和预测。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快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含美国房屋的典型特征。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如：
Id：房屋的唯一标识符。
MSSubClass：建筑类型。
MSZoning：区域分类。
LotFrontage：临街路段长度。
LotArea：地块面积。
Street：街道类型。
Alley：巷道类型。
LotShape：地块形状。
LandContour：地块平整度。
Utilities：公共设施。
LotConfig：地块配置。
LandSlope：地块坡度。
Neighborhood：社区。
Condition1：与主干道或铁路的接近程度。
Condition2：与主干道或铁路的接近程度 (如果存在第二个)。
BldgType：房屋类型。
HouseStyle：房屋风格。
OverallQual：整体质量评估。
OverallCond：整体状况评估。
YearBuilt：建造年份。
YearRemodAdd：改造年份。
RoofStyle：屋顶风格。
RoofMatl：屋顶材料。
Exterior1st：外部材料1。
Exterior2nd：外部材料2。
MasVnrType：砌体饰面类型。
MasVnrArea：砌体饰面面积。
ExterQual：外部材料质量。
ExterCond：外部材料状况。
Foundation：地基类型。
BsmtQual：地下室质量。
BsmtCond：地下室状况。
BsmtExposure：地下室暴露程度。
BsmtFinType1：地下室完成面积类型1。
BsmtFinSF1：地下室完成面积1。
BsmtFinType2：地下室完成面积类型2。
BsmtFinSF2：地下室完成面积2。
BsmtUnfSF：地下室未完成面积。
TotalBsmtSF：地下室总面积。
Heating：供暖类型。
HeatingQC：供暖质量。
CentralAir：中央空调。
Electrical：电力系统。
1stFlrSF：一楼面积。
2ndFlrSF：二楼面积。
LowQualFinSF：低质量完成面积。
GrLivArea：地上生活面积。
BsmtFullBath：地下室全浴室。
BsmtHalfBath：地下室半浴室。
FullBath：全浴室。
HalfBath：半浴室。
BedroomAbvGr：卧室数量。
KitchenAbvGr：厨房数量。
KitchenQual：厨房质量。
TotRmsAbvGrd：总房间数。
Functional：功能性。
Fireplaces：壁炉数量。
FireplaceQu：壁炉质量。
GarageType：车库类型。
GarageYrBlt：车库建造年份。
GarageFinish：车库完成情况。
GarageCars：车库容量。
GarageArea：车库面积。
GarageQual：车库质量。
数据格式：CSV格式，文件名为garagecsv，便于数据分析和建模处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、房屋属性与价格关系分析等。
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、影响房价因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、房地产开发商提供数据支持，用于房屋定价、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、房地产政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关专业的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房屋市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
