标题：房地产市场数据集房屋属性与价格分析
数据内容：
本数据集包含了房地产市场的详细信息，涵盖了房屋的基本属性、地理位置、建造与翻新年份以及价格等关键数据。具体字段包括：日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、居住面积（sqft_living）、地块面积（sqft_lot）、楼层数量（floors）、临水情况（waterfront）、景观评分（view）、房屋状况（condition）、地上面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道名称（street）、城市名称（city）、邮编（statezip）以及国家（country）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
1. 房地产行业：用于分析房屋价格与房属性之间的关系，预测房价走势，优化房屋定价策略。
2. 金融行业：用于评估房屋抵押贷款风险，支持房地产投资决策。
3. 城市规划：用于研究城市房屋分布、土地利用与城市化进程。
4. 人工智能与数据科学：用于训练回归模型、特征工程与数据清洗实践。
标签：房地产, 房屋价格, 房地产市场分析, 数据科学, 机器学习, 回归分析, 房地产投资, 城市规划, 房屋属性
行业分类：
1. 房地产行业
2. 金融行业
3. 数据科学与人工智能
4. 城市规划与地理信息系统
统计信息分析：
- 日期字段包含68种不同的值，表明数据覆盖了较长时间范围。
- 价格字段有1625种不同的值，显示房屋价格的多样性。
- 卧室数量字段有9种不同的值，表明房屋户型的多样性。
- 城市字段包含43种不同的值，说明数据覆盖了多个城市。
- 邮编字段有77种不同的值，进一步支持数据的地理多样性。
- 街道名称字段有4079种不同的值，表明数据包含大量独特的地理位置信息。
