印度房地产价格预测数据集IndiaRealEstatePricePrediction-vamshipatel27

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 印度, 房屋属性, 数据分析, 预测模型, 房价

数据概述：该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同房屋的属性信息，以及对应的价格。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点或短时间窗口内的快照数据。地理范围：数据主要覆盖印度各城市及地区。数据维度：数据集包括“POSTED_BY”（发布者类型）、“UNDER_CONSTRUCTION”（是否在建）、“RERA”（是否注册）、“BHK_NO.”（卧室数量）、“BHK_OR_RK”（卧室或单间厨房）、“SQUARE_FT”（房屋面积）、“READY_TO_MOVE”（是否可入住）、“RESALE”（是否转售）、“ADDRESS”（房屋地址）、“LONGITUDE”（经度）、“LATITUDE”（纬度）以及“TARGET(PRICE_IN_LACS)”（价格，单位为十万卢比）等字段。数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台或相关数据源，经过清洗和整理。该数据集适合用于房地产价格预测、房屋属性分析等领域。

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，如房价影响因素分析、市场趋势分析等。行业应用：可以为房地产开发商、中介机构和投资者提供数据支持，用于价格评估、市场调研和投资决策。决策支持：支持房地产行业的决策制定，如优化定价策略、评估投资回报等。教育和培训：作为房地产分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，从而帮助用户进行投资决策或市场分析。