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kc_house.csv版本 1.0

该文件是“西雅图房价特征数据集”的一部分。

数据集引用
戴, 浩然, 2018, "Seattle House Prices Hedonic Model", https://doi.org/10.18170/DVN/DHZ9VY, Peking University Open Research Data Platform, V1
数据文件引用
戴, 浩然, 2018, "Seattle House Prices Hedonic Model", https://doi.org/10.18170/DVN/DHZ9VY, Peking University Open Research Data Platform, V1; kc_house.csv [fileName]
MS Excel - 3.2 MB - 最近更新: 2018-6-7
MD5: 9c1494861d8105dad436cc010e4a5539
西雅图房屋价格销售记录 数据来源:https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction/data 数据处理: 1.有序数据二值化 将填充过后的yr_renovated(重装修年份)转换为标称数据,0代表未重新装修过,1代表重新装修过。 2.去除离群值 根据在数据理解中所发现的bedrooms, sqft_lot, sqft_living以及sqft_lot15, sqft_living15变量存在的离群点进行识别,将其删除。 3.日期数据格式问题 对日期原本字符串“YYYYMMDDT000000”进行分割,提取T字符之前的数字作为日期。 4.无关变量去除 将交易ID列整列删除。 5.数据变换 对于存在长尾现象的price,sqft_living, sqft_lot, sqft_lot15, sqft_above, sqft_basement, sqft_living15变量,先对其进行对数运算,之后与其余变量一起进行最大最小规范化处理。 通过对数变换,可纠正其长尾分布现象 6.西雅图区域之外变量去除 通过ArcGIS将King Country数据中西雅图之外的房屋交易数据删除。
文件元数据  

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http://opendata.pku.edu.cn/api/access/datafile/2337
9c1494861d8105dad436cc010e4a5539
2018-06-07
3.2 MB
MS Excel
西雅图房屋价格销售记录 数据来源:https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction/data 数据处理: 1.有序数据二值化 将填充过后的yr_renovated(重装修年份)转换为标称数据,0代表未重新装修过,1代表重新装修过。 2.去除离群值 根据在数据理解中所发现的bedrooms, sqft_lot, sqft_living以及sqft_lot15, sqft_living15变量存在的离群点进行识别,将其删除。 3.日期数据格式问题 对日期原本字符串“YYYYMMDDT000000”进行分割,提取T字符之前的数字作为日期。 4.无关变量去除 将交易ID列整列删除。 5.数据变换 对于存在长尾现象的price,sqft_living, sqft_lot, sqft_lot15, sqft_above, sqft_basement, sqft_living15变量,先对其进行对数运算,之后与其余变量一起进行最大最小规范化处理。 通过对数变换,可纠正其长尾分布现象 6.西雅图区域之外变量去除 通过ArcGIS将King Country数据中西雅图之外的房屋交易数据删除。
2018-02-28
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