城市环境特征预测数据集UrbanEnvironmentFeaturePredictionDataset-vladimirmynka
数据来源：互联网公开数据
标签：城市规划, 环境分析, 土地利用, 建筑环境, 空间统计, 预测模型, 机器学习, 房地产
数据概述：
该数据集包含来自城市规划与环境监测的数据，记录了城市区域的环境特征与相关指标，旨在用于预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间切面的城市环境快照。
地理范围：数据覆盖特定城市或区域，具体地理范围未明确，但数据特征与城市环境高度相关。
数据维度：包括“id”（区域标识），“target”（预测目标，如房价或环境质量指标），以及多种环境特征，例如：幼儿园、学校、机场、火车站、大学、学院、监狱、森林、公园、墓地、公交车站、停车场、餐厅、咖啡馆、剧院、超市、医院、酒店、旅馆、银行、警察局的数量与面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为features_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于城市规划或环境监测相关机构，已进行初步的数据整理和标准化。
该数据集适合用于城市环境特征与目标变量之间的关系研究，以及基于环境特征的预测模型构建。
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：适用于城市规划、环境科学、房地产评估等领域的研究，如城市环境对房价的影响分析、城市功能区划分、土地利用规划等。
行业应用：可以为房地产行业、城市规划部门、环境评估机构提供数据支持，特别是在房地产估价、城市发展策略制定、环境影响评估等方面。
决策支持：支持城市规划者和决策者进行城市发展策略制定、资源配置优化和环境治理决策。
教育和培训：作为城市规划、数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解城市环境特征，并进行数据建模和分析。
此数据集特别适合用于探索城市环境特征与目标变量之间的关系，建立预测模型，从而优化城市规划和提升决策效率。
