印度金奈房产销售价格预测数据集IndiaChennaiRealEstateSalesPricePrediction-praveen3ravi
数据来源：互联网公开数据
标签：房产销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 印度, 金奈, 房价
数据概述：
该数据集包含来自印度金奈地区的房产销售数据，记录了不同房产的详细信息和销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，但从数据内容推断，数据可能涵盖了2006年至2010年间的房产交易信息。
地理范围：数据集中房产位于印度金奈市。
数据维度：包括房产的PRT_ID（房产唯一标识）、AREA（地区）、INT_SQFT（内部面积，平方英尺）、DATE_SALE（销售日期）、N_BEDROOM（卧室数量）、N_BATHROOM（浴室数量）、N_ROOM（房间总数）、SALE_COND（销售条件）、PARK_FACIL（停车设施）、DATE_BUILD（建造日期）、BUILDTYPE（建筑类型）、UTILITY_AVAIL（公共设施）、STREET（街道类型）、MZZONE（分区）、QS_ROOMS、QS_BATHROOM、QS_BEDROOM、QS_OVERALL（质量评分）、REG_FEE（注册费）、COMMIS（佣金）、SALES_PRICE（销售价格）、INF_PRICE（推测价格）、以及其他可能与价格相关的特征。
数据格式：CSV格式，文件名为train-chennai-sale.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及探索影响房价的因素研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、以及房地产开发商提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、政策制定，以及房地产税收评估。
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数据，帮助学生和研究人员理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，评估不同因素对房价的影响，并为房地产市场参与者提供决策支持。
