日本二手房价格预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：日本房地产,二手房,价格预测,时间序列,城市规划,市场分析,机器学习
数据概述
本数据集来自Nishika Japan举办的一项正在进行中的竞赛项目，旨在预测日本二手房的交易价格（以对数形式记录）。数据集包含多个维度的房屋属性信息，涵盖了地理位置、建筑特征、市场环境以及历史交易记录等关键要素。数据字段经过标准化处理，旨在为研究人员和从业者提供全面、可靠的预测模型训练数据。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 房地产市场分析：通过分析二手房价格的时空分布规律，研究日本房地产市场的动态变化及影响因素。
2. 价格预测建模：利用机器学习算法，基于房屋属性和市场信息，构建二手房价格预测模型，评估模型性能的评价指标为MAE（均绝对误差）。
3. 城市规划与政策研究：结合地理位置、城市规划和建筑特征，探讨城市化对房地产市场的影响，为政策制定提供数据支持。
4. 投资决策支持：帮助投资者评估二手房的投资价值，识别市场中的潜在机会或风险。
5. 学术研究与教学：为房地产经济学、城市规划和机器学习领域的研究和教学提供丰富的数据资源。
数据字段说明
以下是数据集中的字段定义：
- ID: 唯一标识符，用于区分每条记录。
- type: 房屋类型，例如公寓、独栋住宅等。
- area: 房屋所在区域代码，用于地理位置的精细化划分。
- city_code: 城市代码，标识房屋所在城市。
- prefectures: 府县名称，日本行政区划中的重要单位。
- city_name: 城市名称，具体的城市标识。
- area_name: 地区名称，更细致的地理划分。
- near_station_name: 最近的车站名称，反映房屋的交通便利性。
- near_station_min: 到最近车站的步行时间（分钟），进一步衡量交通便捷程度。
- floor: 房屋所在楼层，反映楼层对价格的影响。
- size: 房屋面积，面积大小是影响价格的关键因素。
- shape: 房屋形状，可能影响居住体验和价格。
- frontage: 建筑正面宽度，反映房屋的外观特征。
- floor_area: 建筑总面积，包括内部和外部空间。
- build_year: 建筑年份，反映房屋的年代和老化程度。
- build_type: 建筑类型，例如混凝土结构、木质结构等。
- usage: 当前使用用途，例如住宅、办公等。
- future_use: 预计未来用途，反映房屋的潜在改造或规划。
- front_loc: 建筑正面位置，例如临街、背街等。
- front_type: 建筑正面类型，例如玻璃幕墙、砖墙等。
- front_m: 建筑正面宽度（米），进一步量化房屋外观特征。
- city_plan: 城市规划信息，反映房屋所在区域的规划用途和限制。
- build_ratio: 建筑密度比率，反映区域内的建筑密集程度。
- area_ratio: 区域密度比率，反映区域内的土地使用效率。
- trade_time: 交易时间，记录房屋的最新交易日期。
- change: 变更记录，反映房屋的历史变更情况。
- event: 特殊事件，可能影响房屋价格的市场或外部因素。
- price_log: 对数形式的交易价格，为模型预测提供稳定的数值分布。
数据特征
1. 数据规模：数据集包含多条记录，涵盖日本多个城市和地区的二手房信息。
2. 时间维度：交易时间字段提供了历史交易记录，可用于分析价格随时间的变化趋势。
3. 空间维度：通过区域、城市、府县等字段，数据集覆盖了日本多个地理区域，支持区域对比分析。
4. 房屋属性：详细记录了房屋的建筑特征、地理位置、交通条件等，为价格预测提供了丰富的输入特征。
5. 市场因素：结合城市规划、特殊事件等信息，反映了市场环境对房屋价格的影响。
数据价值
该数据集通过全面的房屋属性和市场信息，为研究日本二手房市场提供了宝贵的资源。通过对数据的深入分析，研究人员可以揭示价格影响因素，投资者可以优化决策，政策制定者可以评估政策效果，教育者可以开展相关教学研究。数据集的结构化设计和丰富的字段信息，使其成为房地产分析和机器学习建模的优质数据来源。
