菜市场做建筑设计图库的网站设计,昆明市最新消息,南京网站建站公司,wordpress 文字插件Zillow 数据集示例#xff08;常见房产数据集样本展示#xff09; Zillow#xff08;美国著名房地产平台#xff09;公开或通过爬取/竞赛分享的数据集主要有两类#xff1a; 宏观聚合数据#xff1a;如 ZHVI#xff08;Zillow Home Value Index#xff0c;房屋价值指…Zillow 数据集示例常见房产数据集样本展示Zillow美国著名房地产平台公开或通过爬取/竞赛分享的数据集主要有两类宏观聚合数据如 ZHVIZillow Home Value Index房屋价值指数这是 Zillow Research 每月发布的 CSV追踪区域中位房价趋势。微观房产级数据如 Kaggle “Zillow Prize” 竞赛数据集2017 年包含单个房产的特征 实际售价误差或第三方爬取的 listing 数据zpid、地址、卧室数、价格、Zestimate 等。下面给你几个典型示例基于公开来源的样本行或结构描述1. Zillow Research ZHVI 示例区域房价指数宏观聚合型这是最官方的公开数据集之一格式为 CSV每行是一个地区如 Metro、City、Zip的月度中位房价估算。典型列部分RegionIDRegionName (e.g., Metro name or Zip code)SizeRankRegionType (e.g., Metro, City, Zip)StateName然后是大量日期列2000-01-31, 2000-02-29, …, 最新月示例行简化假设 Metro 数据RegionNameStateName2025-01-312025-02-282025-03-31…New York-Newark-Jersey CityNY682400685200688900…Los Angeles-Long Beach-AnaheimCA912500918000923700…Chicago-Naperville-ElginIL345600347800350200…下载地址示例https://www.zillow.com/research/data/每月更新选择 ZHVI → Metro 等。2. Kaggle Zillow Prize 数据集示例房产级微观 预测误差这是最经典的机器学习数据集2017 竞赛目标是预测 log-error log(实际售价) - log(Zestimate)。properties_2016.csv房产特征主表约 3M 行58 列典型列部分parcelid房产唯一 IDbathroomcnt浴室数bedroomcnt卧室数calculatedfinishedsquarefeet计算完工面积latitude / longitudelotsizesquarefeet地块面积yearbuilt建造年份taxvaluedollarcnt税评估价值regionidcity / regionidzip 等示例前几行简化基于公开 notebook 描述parcelidbathroomcntbedroomcntcalculatedfinishedsquarefeetyearbuilttaxvaluedollarcntlatitudelongitude…107541470.00.0NaNNaN9.034144442-118654084…107595473.04.03560.01951.01023282.034140436-118625360…108050632.02.0730.01949.0464000.034171012-118414328…train_2016_v2.csv训练标签只有部分房产有parcelidtransactiondatelogerror107541472016-01-010.0276107595472016-01-01-0.1685………这个数据集现在在 Kaggle 上还能下载https://www.kaggle.com/c/zillow-prize-1/data3. 第三方爬取的 Zillow Listing 数据示例常见商业/研究样本很多第三方如 Bright Data、PromptCloud提供或分享的 Zillow listing 样本字段更贴近当前网页显示。典型字段部分zpidZillow Property IDurladdress / streetcity / state / zipbeds / bathssqftprice售价或租金zestimateZillow 估价rentZestimate租金估价year_builthome_statusFor Sale / Sold / Rent 等latitude / longitude示例行基于公开样本如 Bright Data 或 Actowiz 的预览zpidaddresscitystatezipbedsbathssqftpricezestimateyear_builthome_status12345678123 Main StManhattanNY10019221200329000033500002010For Sale87654321456 BroadwayAstoriaNY11105219002750002800001995Sold11223344789 Ocean AveLos AngelesCA9000132.518009500009800002005For Rent这些是常见样本结构实际数据量从几千到上百万行不等。如果你需要下载具体文件ZHVI 或 Kaggle 数据用 Python/Pandas 加载示例代码某个特定字段的分布/分析示例告诉我你的用途机器学习建模房价预测数据分析我可以给你更针对性的代码或链接