印度房地产市场房价预测数据集IndiaRealEstateMarketHousePricePrediction-a45632
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋租赁, 市场分析, 机器学习, 印度, 地理位置, 房屋属性
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同房屋的属性信息，用于预测房价或进行市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个关于房屋属性的静态快照数据集。
地理范围：数据主要涵盖印度境内的房地产市场，包括多个城市和地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，例如：
POSTED_BY: 房屋发布者类型（如业主、经销商）。
UNDER_CONSTRUCTION: 房屋是否在建。
RERA: 房屋是否注册于房地产监管机构。
BHK_NO: 卧室数量。
BHK_OR_RK: 房屋类型，BHK（卧室、客厅、厨房）或RK（单间）。
SQUARE_FT: 房屋面积（单位未明确）。
READY_TO_MOVE: 房屋是否可立即入住。
RESALE: 房屋是否为二手房。
ADDRESS: 房屋地址。
LONGITUDE: 房屋经度。
LATITUDE: 房屋纬度。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和样本提交文件。
来源信息：数据来源于房地产市场信息，已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及地理位置对房价影响的研究。
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、房价预测模型构建、地理空间分析等研究。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、投资机构提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场趋势分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实践案例，帮助学生理解房价预测模型和市场分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，预测房屋价值，并分析影响房价的关键因素。
