英国伦敦房地产市场价格预测数据集LondonRealEstateMarketPricePrediction-ikun888666
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 伦敦, 房地产市场, 机器学习, 房价, 数据分析, 英国
数据概述：
该数据集包含来自英国伦敦房地产市场的数据，记录了伦敦地区房地产的交易信息，旨在用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据覆盖伦敦地区，包括邮政编码、行政区（District）和郡（County）等地理信息。
数据维度：数据集包括“ID”（唯一标识符）、“Date”（交易日期）、“Postcode”（邮政编码）、“Property Type”（物业类型）、“Old/New”（新建或二手房）、“Property Rights”（产权类型）、“First address”（门牌号）、“Secondary Address”（补充地址）、“Street”（街道）、“Locality”（地区）、“Town/City”（城镇/城市）、“District”（行政区）、“County”（郡）、“Category Type”（类别类型）、“Record Status ”（记录状态）以及“Price”（价格，仅在sample_submission.csv文件中）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含test.csv和sample_submission.csv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和相关的数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于房地产市场动态分析、房价影响因素研究、以及基于地理位置的房价预测等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产评估、市场趋势分析、投资决策和风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行市场监管、规划和投资决策。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习和数据科学相关课程的辅助材料，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伦敦房地产市场的价格影响因素和预测模型构建，帮助用户实现对房地产市场的深入理解和预测，从而优化决策。
