房地产价格预测训练数据集RealEstatePricePredictionTrainingDataset-qacenn
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，时序分析，地理位置，房屋特征，机器学习，数据分析，回归模型
数据概述：
该数据集包含房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性信息及其价格，用于支持房地产价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年2月开始。
地理范围：数据覆盖了特定区域，通过经纬度信息（lng, lat）和四叉树编码（vc_city_quadkey）进行定位。
数据维度：数据集包括多种特征，如apart_to_room（公寓到房间数）、num_builds_live（在建房屋数量）、mean_price（平均价格）、date（日期）、num_builds_series_live（在建房屋序列数量）、room_three（三居室数量）、id_house（房屋ID）、med_price（中位数价格）、room_four（四居室数量）、room_one（一居室数量）、mean_area（平均面积）、room_zero（零居室数量）、number_total（总数）、room_two（二居室数量）、vc_city_quadkey（四叉树编码）、healthcare_cnt（医疗设施数量）、flats_cnt（公寓数量）、beauty_cnt（美容设施数量）、shopping_cnt（购物设施数量）、build_year_median（建筑年份中位数）、lng（经度）、lat（纬度）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析以及构建回归模型。
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、价格预测、时序分析等学术研究，如房价影响因素分析、基于地理位置的价格建模等。
行业应用：可以为房地产开发商、房地产中介、投资机构提供数据支持，特别是在市场评估、风险管理、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如房价预测、区域市场潜力分析、投资回报评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，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地产价格与多种因素之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化投资决策，并深入理解市场动态。
