房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-adheeshakalahegamage

数据来源：互联网公开数据

标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 建筑结构, 居住环境, 房价影响因素

数据概述：该数据集包含来自Kaggle的房屋价格预测数据，记录了房屋的各种属性特征以及对应的销售价格。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间内的房屋信息快照。地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据特征推测，可能来源于美国某个或多个地区的房地产市场。数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖房屋的结构、环境、地理位置等信息，包括但不限于房屋ID、房屋等级、分区、地块面积、街道状况、巷道类型、地块形状、土地轮廓、公共设施、地块配置、土地坡度、邻里区域、房屋状况、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部状况、砖石饰面类型、砖石饰面面积、外部质量、外部状况、地基、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室完成类型、地下室完成面积、地下室未完成面积、地下室总面积、供暖系统、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、生活区总面积、地下室全浴室数量、地下室半浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库信息、围栏、其他属性、销售价格等。数据格式：CSV格式，包括train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据读取和分析。来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行标准化处理，适用于建模分析。该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及影响房价因素的研究。

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、房价影响因素研究等学术研究。行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房价评估、风险控制、市场预测等方面。决策支持：支持房地产企业、投资机构的决策制定，优化投资策略。教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和模型构建技能。此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现房价预测、风险评估等目标。