印度金奈房屋价格预测数据集ChennaiHousePricePrediction-gauravkumar15
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价预测, 房屋特征, 金奈, 印度
数据概述：
该数据集包含来自印度金奈地区的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的房屋属性快照数据集。
地理范围：数据覆盖印度金奈市。
数据维度：数据集包括房屋的PRT_ID（唯一标识符）、AREA（地区）、INT_SQFT（内部平方英尺）、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（停车设施）、BUILDTYPE（建筑类型）、UTILITY_AVAIL（可用设施）、STREET（街道类型）、MZZONE（分区）、QS_ROOMS（房间质量评分）、QS_BATHROOM（浴室质量评分）、QS_BEDROOM（卧室质量评分）、QS_OVERALL（整体质量评分）、COMMIS（佣金）和SALES_PRICE（销售价格）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为chennai_house_price_prediction.csv，便于数据分析和建模。数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及房屋属性与价格之间的关系研究。
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、房价预测模型构建等研究，例如探索房屋面积、位置、建筑类型等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，例如用于房屋估价、投资决策、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略和购房选择。
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训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，并为房地产市场参与者提供决策支持，提升对金奈房地产市场的认知。
