房价分析数据集

关于数据集

该数据集提供有关房地产的详细信息，包括影响房价的关键特征。对于希望探索价格预测、空间数据分析或住房趋势的数据科学家、研究人员和爱好者来说，它是理想的选择。

这些数据涵盖房产属性、房产位置以及周边设施，有助于建模和分析影响房价的因素。无论您是构建回归模型、对相似社区进行聚类，还是可视化空间趋势，此数据集都能提供丰富的功能。

特性：
物业特点：

房产类型：房产类型（例如：公寓、别墅、联排别墅）。
土地面积：总土地面积（单位：平方米）。
建筑面积：建筑面积（​​单位：平方米）。
房屋状况：房屋状况（例如：新建、翻新、旧）。
景观：房屋景观质量（例如：海景、花园景）。
配套设施：

空调（是/否）：是否有空调。
暖气（是/否）：是否有供暖系统。
家具状态：房屋是否带家具、半带家具或无家具。
厨房类型：厨房类型（例如，模块化厨房、基础型厨房）。
阳台（是/否）：是否有阳台。
基于位置的功能：

经纬度：房产的地理坐标。
位置：地点名称。
距离最近地铁站的距离、距离最近医院的距离、距离最近学校的距离、距离最近公交车站的距离以及距离最近机场的距离：与主要设施的距离（以米为单位）。
附加功能：

浴室数量：浴室数量。
房间数量：房间数量。
价格：以当地货币计算的房价。
维护费用：每月维护费用（如适用）。
区域犯罪率：该房产所在区域的犯罪率。
潜在用途：
回归分析：
根据位置、便利设施以及与设施的距离等特征预测房价。
聚类：
按相似特征（例如位置或价格范围）对房产进行分组。
空间分析：
分析地理因素如何影响房价。
数据可视化：
创建交互式地图，以可视化方式呈现各地区的价格趋势。