房地产市场房屋价格预测数据集RealEstateMarketHousePricePrediction-akash2711gupta
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 线性回归, 房价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的多种特征以及对应的价格信息，适用于房屋价格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范围，可视为静态数据集，反映特定时期的房屋信息。
地理范围：数据未明确标注具体的地理位置，但包含了城市代码（cityCode）和城市区域范围（cityPartRange）等信息，可用于分析不同区域的房屋特征。
数据维度：数据集包括房屋的面积（squareMeters）、房间数量（numberOfRooms）、是否有院子（hasYard）、是否有泳池（hasPool）、楼层数（floors）、城市代码（cityCode）、城市区域范围（cityPartRange）、之前的房主数量（numPrevOwners）、建造年份（made）、是否是新建房屋（isNewBuilt）、是否有防风保护（hasStormProtector）、是否有地下室（basement）、阁楼（attic）、车库（garage）、储藏室（hasStorageRoom）、客房（hasGuestRoom）以及房屋价格（price）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和模型训练。
该数据集源于公开数据，已经过初步整理，可以直接用于价格预测模型的开发和评估。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用。
行业应用：为房地产行业、房屋租赁平台、以及金融机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场趋势等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋价格的影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建价格预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而优化决策和提高预测精度。
