房屋宜居性评分数据集IdentifytheHabitabilityScoreofaPropertyDataset-ritrex
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋评分，宜居性，数据集，房产分析，机器学习，居住环境，城市规划，市场研究
数据概述：该数据集包含来自多个城市的房屋信息，记录了用于评估房屋宜居性的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了中国多个主要城市，包括北京，上海，广州，深圳等。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息（如面积，位置，户型等），周边环境（如交通便利性，教育设施，医疗资源等），居住条件（如噪音水平，绿化覆盖率等）和评分数据。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房产信息平台，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产分析，城市规划和居住环境研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，居住环境评估等方面具有广泛的应用价值。
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，居住环境研究以及宜居性评估等学术研究，如不同区域的宜居性比较，居住环境对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，物业管理公司和政府机构提供数据支持，特别是在房屋评估，城市规划和居住环境改善方面。
决策支持：支持房屋建设和城市规划决策，帮助相关机构制定科学的居住环境改善策略。
教育和培训：作为房产分析，城市规划和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解宜居性评估，房地产数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋宜居性的规律与趋势，帮助用户实现准确的宜居性评估，优化居住环境，提高居民的生活质量。
