印度房地产价格预测数据集IndiaRealEstatePricePrediction-propython2
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋租赁, 印度市场, 房价分析, 空间数据, 预测模型
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，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，可视为一个静态的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖印度多个城市和地区，包括房屋的地理位置信息。
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）、RERA认证情况（RERA）、卧室数量（BHK_NO.）、房屋类型（BHK_OR_RK）、房屋面积（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否转售（RESALE）、房屋地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）、纬度（LATITUDE）以及目标变量——价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于房地产市场信息，并已进行结构化处理，方便分析和预测。
该数据集特别适合用于房地产价格预测、市场趋势分析和房屋价值评估。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响研究等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、投资者提供数据支持，用于市场调研、房屋定价、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管和政策制定，以及金融机构的房地产贷款风险评估。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建等课程的实训素材，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探索影响印度房地产价格的因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，以优化决策和提升预测精度。
