房屋交易价格预测数据集HousingTransactionPricePredictionDataset-amanpandey2170
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 城市规划, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含房屋交易相关数据，记录了房屋的各项属性和交易价格，可用于房价预测、房屋价值评估等分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含交易日期（Date）字段，可进行时间序列分析。
地理范围：数据来源于特定区域，包含邮政编码（Postal Code）、经纬度（Lattitude, Longitude）等地理位置信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括房屋的id、交易日期、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数量、是否有海景、景观数量、房屋状况、房屋等级、房屋（不含地下室）面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后居住面积、翻新后占地面积、附近学校数量、距离机场的距离、房屋价格。
数据格式：CSV格式，文件名为Assignment2_q2_dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构清晰，字段定义明确，适合用于房价预测模型构建和相关研究。
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、机器学习模型构建等研究。
行业应用：为房地产经纪人、房屋评估师、金融机构提供数据支持，用于房屋价值评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持城市规划部门进行城市发展规划，优化资源配置，提升城市居民生活质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关专业的教学案例，帮助学生理解数据分析流程、掌握建模技巧。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户实现精准的房价预测、房屋价值评估和市场策略优化。
