房地产价格预测分析数据集RealEstatePricePredictionAnalysisDataset-thoquang12345
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋属性, 机器学习, 地理位置, 价格分析, 数据建模, 房价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性及对应的价格信息，旨在为房价预测模型提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含经纬度信息，可用于进行地理位置相关的分析。
数据维度：数据集包括房屋的唯一标识符（ID）、价格（price）以及其他房屋属性，如卧室数量（bedroom）、浴室数量（bathroom）、停车位（parking）、售出日期（sold_date）、中介公司名称（agency_name）、经纬度（Lat, Lng）、空调（Air Conditioning）、警报系统（Alarm）、阳台（Balconey）、烧烤设施（BBQ）、城市景观（City view）等，以及房屋类型（proType_0 至 proType_16）等。
数据格式：主要以CSV格式提供，文件名为“Property_price.csv”和“property.csv”，便于数据分析与处理。此外，还包含NPZ、TXT等格式的文件，可能用于存储图结构数据或模型训练的中间结果。
来源信息：数据来源于房地产市场，具体来源未明确。已进行初步处理，包括属性提取、结构化等。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋属性与价格关联性分析、市场趋势研究等。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商、投资机构等提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，包括房屋估价、市场风险评估、投资回报预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析房屋属性与价格之间的关系，以及探索不同地理位置对房价的影响，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
