房屋居住环境质量评估数据集HousingHabitabilityAssessment-dulmi210735u

数据来源：互联网公开数据

标签：房屋评估, 居住环境, 房地产, 数据分析, 城市规划, 机器学习, 房屋质量, 社区评价

数据概述：该数据集包含来自城市房屋的居住环境相关数据，记录了影响房屋宜居性的多个维度指标。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的房屋居住环境评估快照。地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段及样例数据推测，可能来源于城市或城镇区域。数据维度：数据集包括“Id”（房屋唯一标识）、“Property_Type”（房屋类型）、“Property_Area”（房屋面积）、“Number_of_Windows”（窗户数量）、“Number_of_Doors”（门数量）、“Furnishing”（房屋配置）、“Frequency_of_Powercuts”（停电频率）、“Power_Backup”（电力供应）、“Water_Supply”（供水情况）、“Traffic_Density_Score”（交通密度评分）、“Crime_Rate”（犯罪率）、“Dust_and_Noise”（尘土与噪音）、“Air_Quality_Index”（空气质量指数）、“Neighborhood_Review”（社区评价）和“Habitability_score”（宜居性评分）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。该数据集适合用于房屋居住环境质量评估、预测建模以及相关因素分析。

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：适用于城市规划、房地产评估、环境科学等领域的学术研究，例如探索不同环境因素对房屋宜居性的影响、建立房屋宜居性预测模型等。行业应用：可以为房地产行业、城市规划部门提供数据支持，特别是在房屋价值评估、社区环境改善、城市规划决策等方面。决策支持：支持政府部门制定城市发展规划、优化城市基础设施建设，以及房地产开发商进行项目选址和产品定位。教育和培训：作为房地产评估、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋居住环境的评估指标。此数据集特别适合用于探索影响房屋宜居性的关键因素，构建预测模型，并为改善居住环境、提升生活质量提供数据支持。