房地产住宅价格预测数据集RealEstateResidentialPricePrediction-suyoglanje
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 结构化数据, 预测模型, 房价
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的住宅房屋信息，记录了房屋的各项特征及对应的售价，用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据特征推测可能来自美国或其他发达国家。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的结构特征（如MSSubClass, MSZoning, LotFrontage等）、地理位置特征（如Neighborhood）、房屋质量与状况（如OverallQual, OverallCond）、建筑时间与翻新时间（YearBuilt, YearRemodAdd）、房间与浴室数量、地下室信息（BsmtQual, BsmtCond, BsmtFinSF1等）、以及最终的房屋售价等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，如train.csv (训练集), test.csv (测试集), sample_submission.csv (提交样例)等，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但通常此类数据来源于房地产经纪公司、政府公开数据或房地产信息网站等。已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋评估、市场分析等领域的数据建模和机器学习应用。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房屋评估机构、投资机构等提供数据支持，用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策、以及房地产市场政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实践案例，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，构建准确的房价预测模型，并为相关领域的决策提供数据支持。
