印度房屋价格预测分析数据集HousePriceIndiaPredictionAnalysis-kavin1125
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 印度, 房价
数据概述：
该数据集包含来自印度地区的房屋销售数据，记录了房屋的多种属性及对应的价格信息，可用于房屋价格预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的日期信息，以数值形式呈现，具体年份需要进一步转换。
地理范围：数据主要涵盖印度地区的房屋信息，包括邮政编码、经纬度等地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、房屋朝向、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度、翻新后的居住面积、翻新后的占地面积、附近学校数量、距离机场的距离，以及最终的房屋价格。
数据格式：CSV格式，文件名为House Price India.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台，已进行数据清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、房地产市场分析等领域。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、投资公司提供数据支持，用于市场调研、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，促进房地产市场的健康发展。
教育和培训：作为房地产分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的关键因素，构建预测模型，并分析印度房地产市场的动态变化，从而实现优化决策、提升预测精度等目标。
