房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePredictionDataset-ivgusev
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房屋价格，回归分析，机器学习，房价预测，数据分析，建筑特征，结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性特征和相应的价格信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可以推测为某个或多个地区的房地产市场数据。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如土地平整度（LandContour）、车库建造年份（GarageYrBlt）、全浴室数量（FullBath）、一楼面积（1stFlrSF）、一楼地下室完成面积（BsmtFinSF1）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、外部材料质量（ExterQual）、开放式门廊面积（OpenPorchSF）、供暖方式（Heating）、房屋状况（Condition2）、整体质量评分（OverallQual）、车库容量（GarageCars）、厨房质量（KitchenQual）、厨房数量（KitchenAbvGr）、地上生活区总面积（GrLivArea）、二楼面积（2ndFlrSF）、中央空调（CentralAir）、地下室质量（BsmtQual）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、壁炉数量（Fireplaces）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，并经过整理和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估和市场分析等领域。
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、房屋价格预测、影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业和投资者的决策制定，辅助进行风险评估和市场策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，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属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，以提升决策的准确性和效率。
