班加罗尔房价预测数据集BangaloreHousePricePredictionDataset-nehalalex
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，印度，班加罗尔，数据分析，经济
数据概述： 该数据集包含来自班加罗尔地区的房屋销售价格数据，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了最近几年。
地理范围：数据主要集中在印度班加罗尔市。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，地理位置（邮政编码或区域），建成时间，周边设施，以及最终的房屋销售价格。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开信息，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，机器学习模型训练等领域的研究和应用。
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，影响房价因素的研究，如不同区域房价差异，房屋面积对价格的影响等。
行业应用：可以为房地产经纪人，开发商和投资者提供数据支持，特别是在房屋估价，投资决策和市场分析方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助用户进行房价预测和投资分析。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和房地产市场分析。
此数据集特别适合用于探索班加罗尔地区房价的影响因素与预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略和市场分析，提高决策效率。
