房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePredictionDataset-ljiljanagospic

房地产房屋价格预测数据集RealEstateHousePricePredictionDataset-ljiljanagospic

数据来源:互联网公开数据

标签:房地产, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 房屋属性, 建筑特征, 线性回归, 数据建模

数据概述: 该数据集包含来自公开房地产市场的数据,记录了房屋的各类属性与销售价格,旨在用于预测房屋价格。主要特征如下: 时间跨度:数据未标明具体时间,可视为静态房屋信息数据集。 地理范围:数据未明确指出地理范围,但根据数据字段推测为美国地区房地产市场。 数据维度:数据集包含多个字段,涵盖房屋的各种属性,包括但不限于: 房屋ID(Id)、PID、街道(Street)、巷道(Alley)、房屋形状(Lot Shape)、土地轮廓(Land Contour)、公用设施(Utilities)、地块配置(Lot Config)、土地坡度(Land Slope)、邻里(Neighborhood)、房屋状况(Condition 1, Condition 2)、建筑类型(Bldg Type)、房屋风格(House Style)、整体质量(Overall Qual)、整体状况(Overall Cond)、建造年份(Year Built)、改造年份(Year Remod/Add)、屋顶风格(Roof Style)、屋顶材料(Roof Matl)、外部材料(Exterior 1st, Exterior 2nd)、砖石饰面类型(Mas Vnr Type)、砖石饰面面积(Mas Vnr Area)、外部质量(Exter Qual)、外部状况(Exter Cond)、基础(Foundation)、地下室质量(Bsmt Qual)、地下室状况(Bsmt Cond)、地下室暴露程度(Bsmt Exposure)、地下室完工类型(BsmtFin Type 1, BsmtFin Type 2)、地下室完工面积(BsmtFin SF 1, BsmtFin SF 2)、地下室未完工面积(Bsmt Unf SF)、地下室总面积(Total Bsmt SF)、供暖(Heating)、供暖质量(Heating QC)、中央空调(Central Air)、电气系统(Electrical)、一楼面积(1st Flr SF)、二楼面积(2nd Flr SF)、低质量完成面积(Low Qual Fin SF)、总生活面积(Gr Liv Area)、地下室全浴室(Bsmt Full Bath)、地下室半浴室(Bsmt Half Bath)、全浴室(Full Bath)、半浴室(Half Bath)、卧室数量(Bedroom AbvGr)、厨房数量(Kitchen AbvGr)、厨房质量(Kitchen Qual)、总房间数(TotRms AbvGrd)、功能性(Functional)、壁炉数量(Fireplaces)、壁炉质量(Fireplace Qu)、车库信息(Garage Type, Garage Yr Blt, Garage Finish, Garage Cars, Garage Area, Garage Qual, Garage Cond)、围栏(Fence)、杂项特征(Misc Feature)、销售类型(Sale Type)、销售条件(Sale Condition)等。 数据格式:CSV格式,文件名为traincsv,便于数据分析和建模。 该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征分析、以及构建预测模型。

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、价格影响因素研究、房屋价值评估等学术研究。 行业应用:为房地产经纪人、评估师、房屋建筑商提供数据支持,用于市场调研、价格预测、风险评估等。 决策支持:支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及房地产政策制定。 教育和培训:作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训素材,帮助学生和研究人员理解房价影响因素,构建预测模型。 此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系,构建预测模型,优化房地产投资策略,提升市场分析的精准度。

packageimg

数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 0.13 MiB
最后更新 2025年4月30日
创建于 2025年4月30日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。