房地产评估数据集RealEstateAppraisalDataset-danielfme

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 评估, 房价, 建筑, 土地, 社区, 房屋, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的房地产评估数据，记录了不同房屋的详细属性信息，用于房地产价值评估和市场分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时间点的房地产属性快照。地理范围：数据覆盖了特定区域的房地产，具体地理位置信息需进一步核实。数据维度：数据集包括房屋的ID、所在社区（NBHD）、物业类型（PROP_CLASS）、居住面积（LIVING_SQFT）、地下室面积（FBSMT_SQFT、BSMT_AREA）、土地面积（LAND_SQFT）、地面面积（GRD_AREA）、建筑年龄（BLDG_AGE）、房间年龄（RM_AGE）、卧室数量（BED_RMS）、全浴室数量（FULL_B）、半浴室数量（HLF_B）、楼层数（STORY）、建筑风格（STYLE_CN）以及单元数量（UNITS）等多个属性。数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的房地产信息，已进行结构化处理。该数据集适合用于房地产价值评估模型构建、市场趋势分析以及房屋属性与价格关系的探索。

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：适用于房地产市场研究、房价预测、房屋价值评估等领域的学术研究。行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资机构提供数据支持，用于房屋定价、市场分析和投资决策。决策支持：支持房地产企业和政府部门进行土地规划、政策制定和市场监管。教育和培训：作为房地产评估、数据分析和机器学习课程的辅助材料，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价值之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析。