法国房地产市场交易价格预测数据集FrenchRealEstateMarketTransactionPricePrediction-guillaumec
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 市场分析, 机器学习, 房屋特征, 交易数据, 地理位置, 价格分析
数据概述：
该数据集包含来自法国房地产市场交易信息，记录了房屋的详细属性和交易价格，可用于房地产价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2014年到2015年。
地理范围：数据主要覆盖法国地区，通过邮政编码、经纬度等信息进行标识。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如交易价格（prix）、卧室数量（nb_chambres）、卫生间数量（nb_sdb）、室内面积（m2_interieur）、花园面积（m2_jardin）、楼层面积（m2_etage）、地下室面积（m2_soussol）、楼层数（nb_etages）、是否海景（vue_mer）、景观评分（vue_note）、房屋状况评分（etat_note）、设计评分（design_note）、建造年份（annee_construction）、翻新年份（annee_renovation）、以及邻近区域的面积信息（m2_interieur_15voisins, m2_jardin_15voisins）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易信息，已进行初步处理，例如对缺失值进行了处理，并对数据进行了标准化。
该数据集适合用于房地产市场研究、价格预测模型构建、以及影响房价因素分析等。
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：适用于房地产经济学、城市规划等领域的学术研究，例如探索影响房价的关键因素，评估不同特征对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产评估、市场分析、以及房地产投资决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如优化项目选址、制定合理的定价策略等。
教育和培训：作为房地产分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建价格预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而帮助用户做出更明智的决策。
