班加罗尔房屋价格分析数据集BengaluruHousePricesAnalysis-shubhiyadav
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋租赁, 城市规划, 机器学习, 数据分析, 印度, 经济
数据概述：
该数据集包含来自印度班加罗尔地区的房屋销售数据，记录了房屋的多种属性信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的房价快照。
地理范围：数据覆盖印度班加罗尔市。
数据维度：包括area_type（房屋类型）、availability（房屋可入住状态）、location（房屋位置）、size（房屋户型）、society（社区）、total_sqft（总面积）、bath（卫生间数量）、balcony（阳台数量）和price（房屋价格）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bengaluru_house_prices.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，未明确具体来源，但数据已结构化，便于分析。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测模型构建和城市规划分析。
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、房屋租赁市场研究等。
行业应用：为房地产开发商、房屋中介、投资机构等提供数据支持，用于市场调研、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及购房者的购房决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和房地产市场规律。
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，构建房价预测模型，以及分析不同房屋类型、位置和社区对房价的影响。
