印度房地产市场房价预测数据集IndianRealEstatePricePrediction-rishi2003das
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 印度, 房屋评估, 市场分析, 空间数据, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的市场快照。
地理范围：数据主要覆盖印度各地的房地产市场，包括城市和地区。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，例如发布者（POSTED_BY）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否注册RERA（RERA）、卧室数量（BHK_NO.）、卧室类型（BHK_OR_RK）、平方英尺（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否转售（RESALE）、地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）、纬度（LATITUDE）以及目标变量——价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)，单位为十万卢比）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析以及地理空间数据分析。
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、价格预测模型构建等研究，例如探索房屋特征与价格之间的关系，以及分析不同地区的价格差异。
行业应用：为房地产中介、开发商和投资者提供数据支持，用于房屋估价、市场调研、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如优化定价策略、预测市场变化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的因素，并支持在印度房地产市场上的决策。
