印度房地产市场房价预测数据集IndianRealEstatePricePredictionDataset-sonukumar7714
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 印度, 房屋属性, 地理位置, 数据分析, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同地区房屋的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一个静态的房地产市场快照。
地理范围：数据主要覆盖印度不同城市和地区，包括班加罗尔、迈索尔、加济阿巴德、加尔各答、科钦、斋浦尔、莫哈里、钦奈等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋发布者（Owner/Dealer）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否注册RERA（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）、是否为转售房（RESALE）、房屋地址（ADDRESS）、经纬度（LONGITUDE, LATITUDE）以及目标变量——房屋价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)）。
数据格式：CSV格式，文件名为houseprice.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台或渠道，数据已进行初步处理，以便于分析。
该数据集适合用于房地产价格预测、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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理信息系统（GIS）分析等学术研究。
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、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，进行市场监管和风险评估。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解房地产数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同房屋属性和地理位置对房价的影响，从而优化决策，提升预测精度。
