印度房地产价格预测数据集IndiaRealEstatePricePrediction-ranjan739
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋特征, 地理位置, 数据分析, 印度, 房价
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息，旨在用于房价预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点的市场情况。
地理范围：数据覆盖印度多个城市和地区。
数据维度：包括房屋的发布者（POSTED_BY）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否注册RERA（RERA）、卧室数量（BHK_NO.）、卧室类型（BHK_OR_RK）、房屋面积（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否转售（RESALE）、地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）、纬度（LATITUDE）以及目标变量——价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)，单位：十万卢比）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。数据结构清晰，便于分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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、房价影响因素分析等学术研究，例如探索房屋面积、位置、建造状态等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业和投资者进行市场评估、风险管理和投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测的建模过程和相关技术。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，并分析影响印度房地产价格的关键因素，从而帮助用户优化投资策略、提升预测精度。
