房屋评估预测数据集HouseEvaluationPredictionDataset-praneeshsharma
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 结构化数据, 机器学习, 房屋特征, 数据分析, 建模, 预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋评估相关数据，记录了房屋的多种特征信息，旨在用于房价预测等分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段信息推测可能来自美国或相似的房屋市场。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了房屋的结构、地理位置、材料、质量、装修、周边环境等多个方面，包括：MSSubClass, MSZoning, LotFrontage, LotArea, Street, LotShape, LandContour, Utilities, LotConfig, LandSlope, Neighborhood, Condition1, Condition2, BldgType, HouseStyle, OverallQual, OverallCond, YearBuilt, YearRemodAdd, RoofStyle, RoofMatl, Exterior1st, Exterior2nd, MasVnrType, MasVnrArea, ExterQual, ExterCond, Foundation, BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1, BsmtFinSF1, BsmtFinType2, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF, Heating, HeatingQC, CentralAir, Electrical, 1stFlrSF, 2ndFlrSF, LowQualFinSF, GrLivArea, BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath, BedroomAbvGr, KitchenAbvGr, KitchenQual, TotRmsAbvGrd, Functional, Fireplaces, FireplaceQu, GarageType, GarageFinish, GarageCars, GarageArea, GarageQual, GarageCond等。
数据格式：CSV格式，文件名为 formulatedtestcsv，便于数据分析和建模。
数据来源：具体来源未明确标注，但数据经过了结构化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、以及构建回归模型等。
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、机器学习算法研究，例如房屋价格预测模型、特征工程方法研究等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、投资决策等行业提供数据支持，例如辅助房地产经纪人进行房屋估价、帮助投资者评估投资回报等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定和市场分析，例如帮助政府制定房地产政策、辅助企业进行市场调研等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房屋价格预测的原理和方法。
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，并评估不同特征对房价的影响。
