印度房屋价格预测数据集HousePricePredictioninIndia-arjunganesh200
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 房屋特征, 地理位置, 数据分析, 印度
数据概述：
该数据集包含来自印度地区的房屋价格相关数据，记录了房屋的各种特征及其对应的价格信息，旨在为房价预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的房屋快照数据。
地理范围：数据主要覆盖印度地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度坐标、周边学校数量、距离机场距离以及房屋价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为House Price India.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模以及房屋价值评估等领域。
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分析等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、房地产经纪人提供数据支持，用于市场调研、房屋估价、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，进行市场监管和调控。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，建立预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，优化房地产投资决策。
