房地产住宅房屋价格预测数据集RealEstateResidentialHousePricePrediction-tcai534
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 住宅, 房屋, 数据分析, 机器学习, 房价评估, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房地产住宅房屋的各项特征，旨在用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据特征推测为美国或北美地区住宅房屋数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、区域划分（MSZoning）、街道类型（Street）、房屋面积（LotArea）、房屋结构、房屋质量、房屋建造年份、房屋翻新年份、屋顶类型、外部材料、地下室信息、供暖系统、空调、电气系统、房屋楼层面积、卧室数量、厨房质量、卫生间数量、车库信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公共数据集，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋价值评估等领域。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、机器学习模型构建等学术研究，如房价预测模型的开发与评估。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、购房者进行决策，如投资决策、价格谈判等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，从而实现对房地产市场的深入理解和预测。
