印度房屋价格预测数据集IndiaHousePricePrediction-sanskritisukkal14
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，房屋属性，地理位置，机器学习，回归分析，多元分析，房价评估
数据概述：
该数据集包含来自印度地区的房屋价格相关数据，记录了房屋的多种特征，以及对应的售价，可用于房价预测、房地产市场分析等。主要特征如下：
时间跨度：数据集中“Date”字段虽存在，但具体时间信息未明确，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据主要覆盖印度地区，具体地理位置信息通过邮政编码、经纬度等字段体现。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建筑面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后居住面积、翻新后占地面积、附近学校数量、距离机场距离以及房屋价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为House Price India.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋市场分析和构建回归模型等。
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研究等。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、房屋中介等提供数据支持，可用于房价预测、市场趋势分析、房屋价值评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和定价策略制定。
教育和培训：作为房地产分析、数据建模、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响房价的多种因素，构建预测模型，并为房地产市场的参与者提供决策支持，提升房价预测的准确性和实用性。
