印度德里房价及房屋属性数据集DelhiHousePricesandAttributes-yasserbaderahmed

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测, 房地产, 德里, 房屋属性, 市场分析, 机器学习, 居住环境, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自印度德里地区的房屋销售信息，记录了房屋的售价以及与房屋相关的多种属性。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间段的房屋销售快照。地理范围：数据覆盖印度德里地区，反映该地区的房地产市场情况。数据维度：包括房屋价格、面积、地理位置、卧室数量、是否为二手房、以及诸如维护人员、健身房、游泳池、花园、慢跑道、雨水收集系统、室内游戏、购物中心、对讲系统、体育设施、ATM、俱乐部会所、学校、24小时安保、电力备用、停车位、员工宿舍、咖啡厅、多功能厅、医院、洗衣机、燃气连接、空调、无线网络、儿童游乐区、电梯、卧室配置、风水兼容性、微波炉、高尔夫球场、电视、餐桌、沙发、衣柜、冰箱等多种房屋属性。数据格式：CSV格式，文件名为“Delhicsv”，方便数据分析和建模。数据来源：具体来源未明确，但数据经过整理和结构化，便于分析。该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及居住环境与房价关系的研究。

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：适用于房地产市场研究、城市规划、以及居住环境对房价影响的学术研究，如房屋价格影响因素分析、市场趋势预测等。行业应用：为房地产开发商、经纪人、以及市场分析机构提供数据支持，尤其在市场调研、定价策略制定、以及客户需求分析方面。决策支持：支持政府部门进行城市规划和房地产政策制定，以及为购房者提供决策参考。教育和培训：作为房地产市场分析、数据挖掘、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解相关领域的应用。此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户进行房价预测、市场趋势分析，以及优化房地产投资策略。