房屋评估房价预测数据集HousingPricePredictionDataset-aldeeb
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房屋评估, 房地产, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素, 住宅
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋评估数据，记录了房屋的各种属性特征以及相应的房价信息，适用于房价预测和房屋价值评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态房屋属性快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测，可能来源于美国。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的物理特征、地理位置、周边环境、建筑年代、装修情况等，以及最终的房价（未在字段列表中体现，但根据上下文推测为预测目标）。具体字段包括但不限于：房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、区域（MSZoning）、街道（Street）、巷道（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地平整度（LandContour）、公共设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、坡度（LandSlope）、社区（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、总体质量（OverallQual）、总体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型（BsmtFinType1, BsmtFinType2）、地下室完成面积（BsmtFinSF1, BsmtFinSF2）、地下室未完成面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、起居面积（GrLivArea）、地下室全浴室数量（BsmtFullBath）、地下室半浴室数量（BsmtHalfBath）、全浴室数量（FullBath）、半浴室数量（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、房间总数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库完成情况（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）、车库质量（GarageQual）。
数据格式：CSV格式，文件名为Houses.csv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适用于房屋价格预测模型的构建和评估，以及探索影响房价的各种因素。
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：可以为房地产评估机构、房屋销售平台提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析房屋属性与房价之间的关系，并为房地产行业的决策提供数据支持。
