标题：深入洞察住宅房价影响因素的数据集
数据内容：
该数据集包含住宅房地产的关键特征数据，具体字段包括：
- Square_Footage（房屋面积）：894种不同值，反映了房屋大小的多样性
- Num_Bedrooms（卧室数量）：5种不同值，展示了房屋的卧室配置
- Num_Bathrooms（浴室数量）：3种不同值，反映了房屋的卫生设施情况
- Year_Built（建造年份）：73种不同值，表明房屋的年龄分布
- Lot_Size（地块大小）：1000种不同值，反映了土地规模的差异
- Garage_Size（车库大小）：3种不同值，展示了车库容量的不同配置
- Neighborhood_Quality（社区质量）：10种不同值，评估了社区的整体状况
- House_Price（房屋价格）：1000种不同值，提供了房屋的市场价格信息
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可广泛应用于多个行业的分析和预测问题：
- 房地产行业：用于房价预测模型的训练和验证
- 金融行业：用于房地产投资风险评估和抵押贷款定价分析
- 城市规划：用于研究社区质量与房价之间的关系
- 数据科学与机器学习：作为回归分析和特征工程的训练数据集
标签：房屋价格, 房地产数据分析, 房地产特征工程, 房地产市场研究,房价预测模型
行业分类：
1. 房地产行业
2. 金融行业
3. 数据科学与机器学习
4. 城市规划与开发
