印度房地产市场房价预测数据集IndianRealEstatePricePrediction-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, 房价分析, 印度, 房屋面积, 地理位置, 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，记录了不同地区的房屋销售信息，旨在用于房价预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态数据集。
地理范围：数据覆盖印度多个城市和地区。
数据维度：包括房屋发布者（POSTED_BY）、在建状态（UNDER_CONSTRUCTION）、RERA注册情况（RERA）、卧室数量（BHK_NO.）、卧室或单间配套类型（BHK_OR_RK）、房屋面积（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否二手房（RESALE）、房屋地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）、纬度（LATITUDE）以及目标变量——价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)，单位：十万印度卢比）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于房价预测、市场分析和地理位置与房价关联性研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可用于房地产行业的房价预测、市场趋势分析、房地产投资决策支持等。
决策支持：为房地产开发商、投资者、购房者提供数据支持，辅助其进行决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训数据，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关键因素，构建房价预测模型，并分析不同地区房价的差异，从而帮助用户优化投资策略和进行市场分析。
