房屋评估预测数据集HouseEvaluationPredictionDataset-masabalaji
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋评估，房地产，房价预测，机器学习，回归分析，建筑特征，特征工程，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开的房地产数据，记录了房屋的多种特征信息，旨在用于房价预测和房屋价值评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态房屋特征数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测为北美地区房屋数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、房屋质量（OverallQual）、房屋状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改建年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砖石饰面类型（MasVnrType）、地下室质量（BsmtQual）、地下室条件（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型（BsmtFinType1, BsmtFinType2）、地下室面积（BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF）、供暖系统（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）、生活面积（GrLivArea）、浴室数量（BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、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）等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据处理和建模分析。
数据来源：来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、回归模型构建等研究。
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、房屋价值评估、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产行业、房屋估价公司、金融机构提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、投资决策等方面具备实用性。
决策支持：支持房地产企业、投资者进行市场分析、风险评估和投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产评估等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建精准的房价预测模型，优化投资策略。
