房地产市场房价预测训练数据集RealEstateMarketHousePricePredictionTrainingData-bjaton
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 房屋评估, 建筑特征, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的房地产市场数据，记录了影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为历史或静态数据集。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但根据数据字段特征推测为美国房地产市场数据。
数据维度：数据集包含79个字段，涵盖房屋的多种属性，包括但不限于：房屋ID（Id）、房屋等级（OverallQual）、房屋状况（OverallCond）、建筑年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、地下室信息（BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure等）、房间信息（卧室数量BedroomAbvGr、厨房数量KitchenAbvGr等）、车库信息（GarageType, GarageYrBlt, GarageFinish等）以及房屋销售价格（SalePrice，目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行预处理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模。
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、以及机器学习模型在房地产领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场营销策略制定以及城市规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产评估等课程的实践案例，帮助学生和研究人员了解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并进行市场趋势分析，帮助用户提升对房地产市场的理解和预测能力。
