印度房地产价格预测数据集IndiaRealEstatePricePrediction-suryaabd
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋信息, 地理位置, 印度, 房价分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性信息以及对应的价格，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态数据集。
地理范围：数据主要覆盖印度地区的房地产市场，包括具体地址信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋发布者（POSTED_BY）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否RERA注册（RERA）、卧室数量（BHK_NO）、户型类型（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)，以十万卢比为单位）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含sample_data.csv和train.csv两个文件，便于数据分析和建模。sample_data.csv可能包含目标变量，train.csv包含训练数据。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，经过整理和清洗，适合用于房价预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析以及地理位置对房价的影响研究。
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、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、房地产投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如土地评估、项目规划、政策制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索影响印度房地产价格的关键因素，构建精准的房价预测模型，并为市场参与者提供数据支持。
