印度金奈房地产市场房价预测数据集ChennaiHousePricePrediction-anikverma
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 市场分析, 印度, 金奈, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自印度金奈地区的房地产交易数据，记录了房屋的各项属性以及最终的销售价格，适用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的市场快照。
地理范围：数据主要集中在印度金奈市。
数据维度：包括房屋的PRT_ID（唯一标识符）、AREA（地区）、INT_SQFT（内部面积，平方英尺）、DIST_MAINROAD（到主干道的距离）、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（是否有停车设施）、BUILDTYPE（建筑类型）、UTILITY_AVAIL（公用设施可用性）、STREET（街道类型）、MZZONE（分区）、QS_ROOMS、QS_BATHROOM、QS_BEDROOM、QS_OVERALL（房屋质量评分）、COMMIS（佣金）、SALES_PRICE（销售价格）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为chennai_house_price_prediction.csv，易于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场信息。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、评估师提供数据支持，用于房屋定价、市场调研、风险评估等。
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：作为数据科学、机器学习、房地产估价等课程的实训数据集。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，以及深入了解金奈房地产市场的特点。
