房地产房源数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 二手房交易, 地理位置, 房屋属性, 时间序列, 数据分析
数据概述
本数据集来源于Kaggle上的公开房地产数据库，包含多地区详细的房源列表和交易数据。数据集通过以下链接获取：
https://www.kaggle.com/datasets/sukhmandeepsinghbrar/housing-price-dataset
数据集包含 21613 条记录（观测值），每条记录代表一个房源或房源列表，以及 21 个字段（特征），涵盖了房源的详细信息。以下是各字段的简要说明：
- id：房源的唯一标识符。
- date：房源列表的发布日期。
- price：房源的售价，以货币单位表示。
- bedrooms：房源的卧室数量。
- bathrooms：房源的浴室数量。
- sqft_living：房源的居住面积（以平方英尺为单位）。
- sqft_lot：房源的总面积（以平方英尺为单位）。
- floors：房源的楼层数量。
- waterfront：房源是否拥有水景（0 表示没有，1 表示有）。
- view：房源的视野质量级别（范围从 0 到 4，数值越大表示视野越好）。
- condition：房源的条件评分（范围从 1 到 5，1 表示较差，5 表示极佳）。
- grade：房源的综合评分，基于金县（King County）的评分系统。
- sqft_above：房源地上部分的居住面积（以平方英尺为单位）。
- sqft_basement：房源地下室的面积（以平方英尺为单位）。
- yr_built：房源的建造年份。
- yr_renovated：房源最近一次翻新的年份（如果没有翻新，则为 0）。
- zipcode：房源所在位置的邮政编码。
- lat：房源的纬度坐标。
- long：房源的经度坐标。
- sqft_living15：房源周边 15 个最近房源的平均居住面积（以平方英尺为单位）。
- sqft_lot15：房源周边 15 个最近房源的平均总面积（以平方英尺为单位）。
数据用途概述
该数据集适用于房地产市场分析、房价预测、投资决策、市场趋势研究等多个场景。具体用途包括但不限于：
- 房价预测与建模：利用数据集中的房源特征（如面积、卧室数量、水景、建造年份等），结合机器学习或统计方法，构建房价预测模型，帮助房地产公司或投资者进行决策。
- 市场趋势分析：通过分析房源的时间序列数据（如发布日期、建造年份、翻新年份），研究房地产市场的长期发展和短期波动，识别潜在的投资机会或风险。
- 地理位置分析：利用房源的经纬度和邮政编码信息，结合地理信息系统（GIS），探索房地产市场在不同区域的分布差异，分析房价与地理位置的关系。
- 房源特征优化：研究房源的特征（如卧室数量、浴室数量、水景、视野质量等）与房价之间的关系，为开发商或房东提供优化建议，提升房源的市场竞争力。
- 投资决策支持：投资机构可以使用数据集中的历史交易数据，评估不同房源的投资回报率，识别高潜力的房源或区域。
- 教育与研究：数据集也适合用于学术研究，帮助研究人员理解房地产市场的动态变化和影响因素；同时，也可用于教学场景，帮助学生学习数据科学、机器学习和房地产分析的相关知识。
通过以上描述，本数据集为房地产市场研究、投资决策和数据分析提供了丰富的信息和应用价值。
