城市区域设施与房价预测数据集UrbanAreaFacilities-HousePricePrediction-vladimirmynka
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 城市规划, 设施分布, 机器学习, 空间分析, 房地产, 数据挖掘, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自城市区域的基础设施与房价相关数据，记录了不同区域内各类设施的数量与面积，以及对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可以推断为城市区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
id：区域唯一标识符。
target：目标变量，代表房价或房价指数。
kindergarten_count / kindergarten_area：幼儿园数量和面积。
school_count / school_area：学校数量和面积。
airport_count / airport_area：机场数量和面积。
railway_station_count / railway_station_area：火车站数量和面积。
university_count / university_area：大学数量和面积。
college_count / college_area：学院数量和面积。
prison_count / prison_area：监狱数量和面积。
forest_count / forest_area：森林数量和面积。
park_count / park_area：公园数量和面积。
cemetery_count / cemetery_area：墓地数量和面积。
bus_stop_count / bus_stop_area：公交车站数量和面积。
parking_count / parking_area：停车场数量和面积。
restaurant_count / restaurant_area：餐馆数量和面积。
cafe_count / cafe_area：咖啡馆数量和面积。
theatre_count / theatre_area：剧院数量和面积。
supermarket_count / supermarket_area：超市数量和面积。
hospital_count / hospital_area：医院数量和面积。
hotel_count / hotel_area：酒店数量和面积。
hostel_count / hostel_area：旅馆数量和面积。
bank_count / bank_area：银行数量和面积。
police_count / police_area：警察局数量和面积。
数据格式：CSV格式，包含train_0000_4000.csv、train_4000_8000.csv和test_4000.csv三个文件，每个文件包含上述字段。
数据来源：数据来源于城市规划、房地产或公开地理信息数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、城市规划分析和设施分布对房价的影响研究。
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、城市规划与空间统计学研究，如设施密度对房价的影响分析、城市发展规划评估等。
行业应用：可以为房地产行业、城市规划部门提供数据支持，特别是在房价预测、区域价值评估、商业选址等领域。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行决策，优化城市基础设施建设，制定合理的房价政策。
教育和培训：作为城市规划、房地产分析、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发展与房价之间的关系。
此数据集特别适合用于探索城市设施分布与房价之间的关联，从而帮助用户构建房价预测模型、优化城市规划方案。
