房地产销售价格预测数据集RealEstateSalesPricePredictionDataset-khanistha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 销售数据, 数据分析, 预测模型, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为某个特定时间段的销售记录。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可以推测为某个特定地区的房地产市场数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、房屋类型、街道类型、地块面积、建筑风格、整体质量、整体条件、建造年份、改造年份、屋顶风格、外部材料、基础材料、地下室信息、外部质量、外部条件等，以及对应的销售价格。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和样本提交文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场，具体来源未明确，但提供了结构化的房屋属性和销售价格数据。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估以及相关的数据分析和建模任务。
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、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者等提供数据支持，用于房屋估价、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如优化定价策略、评估投资风险等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场和房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
