房地产市场价格预测数据集RealEstateMarketPricePrediction-timothepascal
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，机器学习，房价，特征工程，时间序列分析，地理位置，市场分析
数据概述：
该数据集包含来自法国房地产市场的数据，记录了房地产的详细信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房地产的交易日期，可以用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于法国，包括邮政编码、经纬度等地理位置信息。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，包括房屋ID、交易日期、价格、卧室数量、浴室数量、室内面积、花园面积、楼层面积、地下室面积、楼层数、海景、景观评分、状态评分、设计评分、建筑年份、翻新年份、与15个邻居相关的室内面积、与15个邻居相关的花园面积、邮政编码、纬度和经度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：submission_sample.csv、train_data.csv和test_data.csv。其中，submission_sample.csv提供了提交文件的示例格式，train_data.csv包含训练数据，test_data.csv包含测试数据。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测、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、价格预测模型构建、影响房价因素的研究等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、投资者提供数据支持，用于评估物业价值、制定定价策略、进行市场调研等。
决策支持：支持房地产行业的投资决策、风险评估和市场预测。
教育和培训：作为房地产数据分析、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地产价格的影响因素，构建预测模型，并对市场趋势进行分析。
