日本房地产交易价格预测数据集JapanRealEstateTransactionPricePrediction-cyestyle

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房价预测, 交易价格, 机器学习, 房屋属性, 日本, 数据分析, 时序分析

数据概述：该数据集包含来自日本房地产交易的数据，记录了不同地区各类房产的交易价格及相关属性。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，覆盖了多个年份，用于分析房地产价格随时间的变化趋势。地理范围：数据覆盖日本多个地区，包括东京、神奈川、埼玉、千叶、北关东等，便于进行区域间对比分析。数据维度：数据集包括房屋的交易价格（TradePrice），以及房屋类型（Type）、区域（Region）、行政区划代码（MunicipalityCode）、都道府县（Prefecture）、市区町村（Municipality）、地区名称（DistrictName）、最近车站（NearestStation）、到最近车站的时间（TimeToNearestStation）、房屋面积（Area）、建筑年份（BuildingYear）、结构（Structure）、用途（Use）、方向（Direction）等多种属性。同时，数据还包括了经过处理的衍生特征，如面积分箱、建筑年份差值、行政区划计数、车站目标编码等，方便模型训练。数据格式：CSV格式，数据分别存储在多个文件中，文件名标识了地区和数据类型（例如，train_tokyo_kanagawa_institution.csv）。

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、房价预测、影响因素研究等学术研究，例如，利用机器学习模型预测房价、分析不同房屋属性对价格的影响、研究房地产市场周期性变化等。行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，尤其在房地产投资分析、风险评估、市场趋势预测等方面具有实用价值。决策支持：支持房地产开发商、投资者、政府部门等进行决策，例如，制定合理的定价策略、评估投资回报、制定房地产调控政策等。教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建、时序数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。此数据集特别适合用于探索日本房地产市场的价格影响因素，预测未来房价走势，并为房地产相关的决策提供数据支持，帮助用户实现更准确的决策和更深入的行业洞察。