标题：精选房产数据集洞察城市居住品质与市场趋势
数据内容：
该数据集涵盖了城市房产市场的多维度信息，主要包括以下字段：
1. 不同房产的装修情况（furnishing）；
2. 卫生间数量（bathrooms）；
3. 房屋朝向（facing）；
4. 安全设施评分（security_numeric）；
5. 房价（price_numeric）；
6. 建筑面积（built_up_area_numeric_in_sq_ft）；
7. 阳台数量（balcony_numeric）；
8. 楼层信息（floor_number, total_floors）；
9. 房屋年龄（age_numeric）；
10. 房屋配套设施（如空调、床、CCTV、衣柜等）；
11. 房屋额外设施（如花园、燃气管道、健身房、游泳池等）；
12. 其他相关信息（如电力备份、停车位、宠物允许等）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的研究与分析：
1. 房地产行业：用于房产价格预测、市场趋势分析、房屋配套设施评估等；
2. 金融行业：用于房地产投资风险评估、抵押贷款定价模型构建等；
3. 城市规划行业：用于城市居住环境优化、社区配套设施规划等；
4. 消费者洞察行业：用于购房需求分析、用户偏好挖掘等。
标签：房产, 数据集, 城市居住, 房地产分析, 房价预测, 市场趋势, 安全设施, 建筑面积, 家庭设施, 配套设施
行业分类：
1. 房地产
2. 金融
3. 城市规划
4. 消费者洞察
统计分析：
该数据集包含了丰富的统计信息，例如：
- 房价（price_numeric）具有158种不同的值，表明房价范围较广；
- 建筑面积（built_up_area_numeric_in_sq_ft）具有189种不同的值，表明房屋面积差异较大；
- 安全设施评分（security_numeric）具有44种不同的值，表明安全设施的多样性；
- 楼层信息（floor_number, total_floors）分别具有35种和40种不同的值，表明房屋的楼层分布较为广泛；
- 房屋配套设施（如空调、CCTV等）的二元属性（Yes/No）分布均匀，表明这些设施在房屋中的普及程度较高。
这些统计信息为数据的深度分析提供了坚实的基础，适用于多种应用场景。
