PPPM项目数据探索数据集-jonghajang
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，数据探索，机器学习，特征工程，市场分析，地理信息系统
数据概述： 该数据集主要来源于PPPM（Property Price Prediction Model，房地产价格预测模型）项目，旨在探索影响房地产价格的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，取决于具体数据来源，但通常涵盖了近期房地产市场的数据。
地理范围：数据覆盖了不同地理位置的房地产信息，包括城市、地区、街道等。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积、卧室数量、卫生间数量、地理位置信息（经纬度、邮编等）、房屋类型、建造年份、周边环境（学校、交通、商业设施等）、以及房屋的销售价格。
数据格式：数据以CSV或其他结构化格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据可能来源于房地产经纪公司、政府公开数据、在线房地产平台等，经过了初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程、数据可视化以及机器学习模型的构建和评估。
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，如评估不同因素对房价的影响程度、分析房价的空间分布特征等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房地产开发商、评估机构等提供数据支持，用于市场调研、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产市场的宏观调控，帮助政府制定相关政策，以及个人买房卖房的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素，构建房价预测模型，帮助用户实现更准确的房价预测、市场趋势分析以及投资决策。
