房地产市场房价预测分析数据集RealEstateMarketPricePredictionAnalysis-shrutieii
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋面积, 户型, 地理位置, 楼盘, 房价, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自印度班加罗尔地区的房地产市场数据，记录了不同房屋的属性信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为房地产市场某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据主要覆盖印度班加罗尔地区。
数据维度：包括房屋的面积类型（area_type）、房屋可入住状态（availability）、地理位置（location）、房屋户型（size）、楼盘名称（society）、总面积（total_sqft）、浴室数量（bath）、阳台数量（balcony）以及价格（price）等关键属性。
数据格式：CSV格式，文件名为House_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和房屋属性与价格关系的研究。
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、房价预测、特征工程等领域的学术研究。
行业应用：为房地产行业、房屋中介、房地产评估机构提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、房地产政策制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
