印度房地产市场房价分析数据集IndiaRealEstateMarketHousePriceAnalysis-sivaram1432
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价分析, 印度, 房屋特征, 市场调研, 数据挖掘, 机器学习, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了房屋的基本属性和价格信息，可用于分析影响房价的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通过“Date”字段推测记录了房屋交易的日期。
地理范围：数据主要涵盖印度地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如“id”（房屋唯一标识）、“Date”（交易日期）、“number of bedrooms”（卧室数量）、“number of bathrooms”（浴室数量）、“living area”（居住面积）、“lot area”（占地面积）、“number of floors”（楼层数）、“waterfront present”（是否有临水）、“number of views”（景观数量）、“condition of the house”（房屋状况）、“grade of the house”（房屋等级）、“Area of the house(excluding basement)”（不含地下室的房屋面积）、“Area of the basement”（地下室面积）、“Built Year”（建造年份）、“Renovation Year”（翻新年份）、“Postal Code”（邮政编码）、“Lattitude”（纬度）、“Longitude”（经度）、“living_area_renov”（翻新后居住面积）、“lot_area_renov”（翻新后占地面积）、“Number of schools nearby”（附近学校数量）、“Distance from the airport”（距离机场距离）和“Price”（房价）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于印度房地产市场公开信息，经过整理形成结构化数据。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及影响房价因素的研究。
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、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、投资机构、房地产经纪人提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、投资风险评估。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管，制定相关政策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据挖掘、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索印度房地产市场的价格规律，并为市场参与者提供数据支持。
