房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePrediction-mdilkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 房价评估, 结构化数据, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征和对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于美国房地产市场，未具体指明城市或州。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道状况（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地平整度（LandContour）、实用设施（Utilities）、土地配置（LotConfig）、土地斜坡（LandSlope）、邻近地区（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑物类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型（BsmtFinType1, BsmtFinType2）、地下室完成面积（BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、居住面积（GrLivArea）、地下室全浴室（BsmtFullBath）、地下室半浴室（BsmtHalfBath）、全浴室（FullBath）、半浴室（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv等文件，便于数据处理和分析。数据集中包含用于训练模型的特征和目标变量（销售价格）。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行数据清洗和预处理。该数据集适合用于房价预测，回归分析和特征工程等任务。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋价格预测模型、影响因素分析等。
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、市场调研、投资分析等领域。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如房屋定价、投资回报评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化房地产投资策略。
