房地产交易价格预测数据集RealEstateTransactionPricePrediction-ved1104
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋属性, 地理位置, 租赁信息, 数据分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性信息及其对应的价格，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间窗口内的房屋信息快照。
地理范围：数据涵盖特定区域的房地产市场，具体地理位置信息通过经纬度坐标表示。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋面积（area）、浴室数量（bathrooms）、卧室数量（bedrooms）、公寓管理费（condo_fee）、停车位数量（parking_spots）、附属房间数量（attached_rooms）、房屋类型（type）、经纬度（lat, lon）、建造年份（year_built）、房屋整体状况（overall_condition）、是否有电梯（has_elevator）以及休闲设施（leasures_available）等。其中，train.csv文件包含价格（price）标签，用于模型训练。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场信息，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及相关机器学习模型的构建与评估。
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，如房价预测模型、房屋价值评估模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，特别是在房地产投资、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者等进行决策，如房屋定价策略、投资回报预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，并为房地产市场的决策提供数据支持。
