房地产价格预测影响因素分析数据集RealEstatePricePredictionFactorsDataset-mohdfaizankhan002
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 线性回归, 房价影响因素, 数据分析, 机器学习, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性以及对应的价格信息，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从字段信息推测为美国或北美地区的数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的结构特征、地理位置、周边环境、建筑材料、装修情况等，如房屋ID（Id）、建筑类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、地块面积（LotArea）、街道类型（Street）、房屋整体质量（OverallQual）、建造年份（YearBuilt）、装修年份（YearRemodAdd）、主要材料（Exterior1st）、地下室质量（BsmtQual）、地下室面积（TotalBsmtSF）、供暖类型（Heating）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、车库类型（GarageType）、车库面积（GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Price-1.csv，便于数据导入和统计分析。
该数据集适用于房地产市场分析、房价预测建模、影响因素研究等。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如，基于线性回归、决策树等模型进行房价预测。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，特别是在房屋价值评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如，优化房屋设计、选择投资地点、评估房屋价值等。
教育和培训：作为数据分析、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和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，建立预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而帮助用户做出更明智的决策。
