印度房地产市场房价预测数据集IndianRealEstatePricePrediction-abdulazizsalman
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, 地理位置, 房屋面积, 建筑类型, 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，记录了不同地区房屋的详细信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，反映特定时间点或短时间内的市场情况。
地理范围：数据覆盖印度多个城市，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、金奈等。
数据维度：包括“POSTED_BY”（发布者类型）、“UNDER_CONSTRUCTION”（是否在建）、“RERA”（是否注册于RERA）、“BHK_NO.”（卧室数量）、“BHK_OR_RK”（房屋类型）、“SQUARE_FT”（房屋面积）、“READY_TO_MOVE”（是否可入住）、“RESALE”（是否转售）、“ADDRESS”（地址）、“LONGITUDE”（经度）、“LATITUDE”（纬度）、“TARGET(PRICE_IN_LACS)”（目标房价，以十万卢比为单位）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及地理位置对房价的影响等研究。
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、地理位置对房价影响的学术研究，以及构建房价预测模型。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、评估机构提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如土地购置、项目开发、房屋定价等，以及辅助政府进行房地产市场监管和政策制定。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响印度房地产价格的各种因素，并构建预测模型，以优化决策和提升预测精度。
