班加罗尔房地产市场房价预测数据集BangaloreRealEstatePricePredictionDataset-kowshikdebnath
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋面积, 地理位置, 户型, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自班加罗尔房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性及对应的价格，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间段内的市场快照。
地理范围：数据覆盖班加罗尔市及周边地区。
数据维度：数据集包括“area_type”（房屋面积类型）、“availability”（房屋可入住状态）、“location”（房屋地理位置）、“size”（房屋户型）、“society”（社区名称）、“total_sqft”（房屋总面积）、“bath”（卫生间数量）、“balcony”（阳台数量）和“price”（房屋价格）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产信息平台或市场调研报告，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房地产市场趋势分析和影响因素研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如，探索房屋面积、地理位置、户型等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、评估机构提供数据支持，用于市场调研、价格评估、销售预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和土地利用规划等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房地产市场运作机制。
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，以及进行市场趋势预测，从而优化投资决策和提升市场洞察力。
