房地产特征工程数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,特征工程,数据分析,房价预测,数据清洗,数据可视化
数据概述：
本数据集包含了艾姆斯市所有住宅房屋的详细信息，共计79个解释变量，涵盖房屋的各个方面。数据集旨在帮助研究者识别影响房屋价格谈判的因素，适用于房地产市场分析、特征工程和房价预测等应用场景。
数据用途概述：
该数据集适用于房地产市场研究、特征工程实践、数据清洗与预处理、房价预测模型构建等场景。研究人员可以利用此数据进行深入的数据探索和分析，识别影响房价的关键特征；数据科学家可以基于数据进行特征工程，为房价预测模型提供高质量的数据支持；房地产开发商和投资者可以借助数据进行市场分析，了解潜在的投资机会。
举例：
利用本数据集，研究者可以执行以下任务：
1) 下载“PEP1.csv”文件，参考“data_description.txt”文件中的详细说明。
2) 导入必要的Python库，如Pandas用于数据操作和分析，NumPy用于多维数组操作，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。
3) 读取数据集，理解数据结构，查看列名和数据框形状。
4) 检查数据中的缺失值，查看各列的唯一值，区分数值型和类别型变量。
5) 进行描述性统计分析和数据探索，处理缺失值，识别数据的偏度和分布情况，通过相关矩阵识别重要变量，绘制配对图以观察变量间的分布和密度。
项目成果：
该项目旨在帮助使用者熟悉数据集的操作和分析过程，为后续的数据训练和预测准备高质量的数据集，并创建箱线图以识别具有异常值的变量。
