房地产交易价格预测数据集RealEstateTransactionPricePrediction-gcaseycupp
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋交易, 价格分析, 机器学习, 统计分析, 房屋特征, 交易时间
数据概述：
该数据集包含来自房地产交易的结构化数据，记录了房屋的各项属性及其交易价格，可用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易的年份和月份，具体时间范围有待进一步确定。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据字段推测可能涉及特定社区或区域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括房屋的建筑面积（LIVEAREA）、建造年份（YRBUILT）、卧室数量（NUMBDRM）、浴室数量（NUMBATHS）、车位数量（NOCARS）、房屋状况（CONDITION）、房屋质量（QUALITY）、建筑风格（ARCSTYLE）、社区（NBHD）以及最终的交易价格（NETPRICE）等。
数据格式：CSV格式，文件名为400PreProcessed.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产交易记录，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型的构建以及房屋价值评估等研究。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、投资机构等提供数据支持，用于市场预测、风险评估、客户服务等。
决策支持：支持房地产相关领域的决策制定，如投资决策、定价策略优化等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，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屋属性与交易价格之间的关系，构建预测模型，并对房地产市场进行深入分析。
