印度房屋价格分析与预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格,印度,数据分析,预测模型,数据清理,特征工程,统计假设测试
数据概述：
本数据集包含了印度房屋价格的相关数据，涵盖了多个年份的房屋销售信息。数据集包含房屋的基本特征，如面积、卧室数量、浴室数量、所在区域等，以及目标变量“SalePrice”，即房屋的销售价格。数据集适用于全面分析房屋价格的影响因素，为预测模型的构建提供基础数据。
数据用途概述：
该数据集适用于房屋价格预测、特征工程、数据分析等多种场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集进行数据探索，识别变量之间的关系，处理缺失值和异常值，测试统计假设，并将分类变量转换为虚拟变量，以准备进行预测建模。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据分析和预测建模的方法。
项目步骤概述：
1. 初始数据分析：介绍数据集及其变量，识别变量之间的潜在关系，并检查数据质量问题，如缺失值和异常值。
2. 相关性分析：使用相关矩阵和热图识别变量之间的关系，重点关注与目标变量“SalePrice”高度相关的变量。
3. 缺失值处理：分析缺失值的分布和模式，删除缺失值比例过高的变量，并根据变量的重要性处理剩余变量的缺失值。
4. 异常值处理：使用数据可视化和统计方法识别和处理异常值，删除显著偏离整体模式的异常值。
5. 统计假设测试：评估数据的正态性、同方差性、线性关系和误差不相关性，并应用数据转换以满足统计假设。
6. 分类变量转换：将分类变量转换为虚拟变量，为建模做准备。
总结：
该项目对房屋价格数据进行了全面分析，包括数据探索、相关性分析、缺失值处理、异常值检测和统计假设测试。通过可视化和统计方法，项目确定了变量之间的关键关系，并为预测建模准备了数据。
建议：
进一步探索正则化线性回归和集成方法等高级建模技术，以预测房屋价格。考虑增加变量或特征工程以提高模型性能。使用交叉验证和其他验证技术评估模型性能。向利益相关者或进行进一步研究的人员记录和传达发现和建议。
