标题：房屋市场洞察基于详细房产数据的分析数据集
数据内容：
该数据集包含详细的房屋信息，涵盖了房屋的基本属性、地理位置、建筑特征以及市场相关信息。具体包括以下字段：
- id：唯一标识符
- date：销售日期
- price：房屋价格
- bedrooms：卧室数量
- bathrooms：浴室数量
- sqft_living：居住面积（平方英尺）
- sqft_lot：地块面积（平方英尺）
- floors：楼层数
- waterfront：是否临水（二分类变量）
- view：景观评分
- condition：房屋状况评分
- grade：房屋等级评分
- sqft_above：地上面积（平方英尺）
- sqft_basement：地下室面积（平方英尺）
- yr_built：建造年份
- yr_renovated：翻新年份
- zipcode：邮政编码
- lat：纬度
- long：经度
- sqft_living15：2015年修正后的居住面积
- sqft_lot15：2015年修正后的地块面积
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的分析与预测问题，包括但不限于：
- 房地产行业：用于房价预测、市场趋势分析、房屋属性对价格的影响研究。
- 金融行业：用于评估房屋贷款风险、抵押品价值评估。
- 城市规划：用于分析区域房产特征、优化城市资源分配。
- 数据分析与机器学习：用于特征工程、回归模型训练、聚类分析等。
标签：房屋数据, 房地产分析, 价格预测, 市场趋势, 房屋属性, 数据分析, 机器学习, 城市规划
行业分类：
- 房地产
- 金融
- 城市规划
- 数据分析
- 机器学习
- 市场研究
统计信息分析：
- 该数据集包含21个字段，总计21,436条记录。
- 房屋价格（price）字段具有较高的多样性，共有4,029种不同值，反映了市场的广泛价格区间。
- 地块面积（sqft_lot）和居住面积（sqft_living）字段分别具有9,782种和1,038种不同值，表明房屋尺寸的多样性。
- 构建年份（yr_built）和翻新年份（yr_renovated）字段分别具有116种和70种不同值，反映了房屋的时间分布特征。
- 临水属性（waterfront）字段仅有2种不同值，表明该属性在数据集中较为稀有。
- 纬度（lat）和经度（long）字段分别具有5,034种和752种不同值，表明数据覆盖了多个地理位置。
- 该数据集的多样性为深入的市场分析和预测建模提供了坚实的基础。
