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含 2 万条记录的埃及房地产列表数据集：覆盖价格 / 位置 / 类型多维度，支撑房价预测与 NLP 分析的地产研究数据
一、引言与背景
在房地产市场研究、金融投资分析及人工智能应用开发领域，区域化的房产数据是开展深度分析与模型构建的核心基础。埃及作为中东及北非地区的重要经济体，其房地产市场呈现出鲜明的地域特征 —— 从开罗、吉萨等核心城市的公寓密集分布，到红海、北海岸的度假小屋集群，市场需求与价格规律极具研究价值。
然而，当前针对埃及房地产市场的公开数据普遍存在规模有限、维度单一或更新滞后的问题，难以满足精细化分析需求，例如缺乏价格与位置、物业类型的关联数据，无法支撑房价预测模型的训练。本次介绍的 “埃及房地产列表数据集” 精准填补了这一空白，其通过整合近 2 万条真实房产挂牌信息，构建起覆盖多维度属性的结构化数据体系，为地产研究者、数据分析师及 AI 开发者提供了探索埃及房地产市场的优质工具，对市场趋势研判、投资决策辅助及智能地产应用开发均具有重要意义。
二、数据基本信息
1. 数据规模与格式
该数据集源自 PropertyFinder 埃及平台，于 2025 年 8 月采集，以 CSV 格式存储为
egypt_real_estate_listings.csv文件，大小为 24.31 MB，包含约 20,000 条房产挂牌记录（实际有效记录数为 19,924 条）。数据经过初步整理，以表格形式组织为 11 个字段，结构清晰且标准化，虽部分字段需预处理，但整体易用性评分达 10.00 分，可快速适配各类分析与建模场景。2. 核心字段与数据维度
数据集覆盖房产交易全链条核心信息，从基础属性到交易条件实现多维度呈现，关键字段及特征如下：
- 基础标识与价格：包含房产挂牌链接（url）、价格（price，埃及镑，字符串格式含逗号分隔符，区间覆盖 18.7 万至 8.4 亿埃及镑）、首付金额（down_payment，仅约 5000 条记录包含此信息）；
- 物业属性：涵盖位置（location，含大院、城市、省三级信息，覆盖开罗、吉萨、红海、北海岸等区域）、物业类型（type，以公寓 Apartment、小屋 Chalet 为主，占比分别为 42%、20%）、面积（size，同时提供平方英尺与平方米数据，如 1507 sqft/140 sqm）、卧室数量（bedrooms，含数字及 “3+ Maid” 等带附加信息的字符串格式）、浴室数量（bathrooms，以数字为主）；
- 交易与描述：包含可入住日期（available_from，时间跨度从 2023 年 6 月至 2027 年 10 月，2025 年 8-11 月占比最高）、付款方式（payment_method，现金 Cash 占 78%，分期付款 Installments 占 19%）、物业描述（description，阿拉伯语与英语混合文本）。
3. 数据分布与特征
从样本分布来看，位置上以马拉西、山景城 iCity 等热门区域为代表，覆盖 19000 余个差异化地点；价格呈现典型的长尾分布，18.7 万 - 4217 万埃及镑区间的中低价房产占比超 90%；物业描述多包含装修标准、景观优势（如全海景）、开发商信息等细节，为文本分析提供了丰富素材。部分字段存在缺失值（如 down_payment、available_from），价格与面积字段需进行格式清洗，符合真实数据的客观特征。
三、数据优势
- 规模与真实性兼具：含近 2 万条源自权威房产平台的真实挂牌记录，覆盖埃及主要城市与热门区域，数据量足以支撑机器学习建模与大规模市场分析，避免小样本分析的偏差问题。
- 维度覆盖全面深入：整合价格、位置、物业类型、面积、房间数量、付款方式、文本描述等 11 类核心字段，构建起 “交易条件 - 物理属性 - 地理特征 - 文本信息” 的完整数据链条，满足多视角分析需求。
- 多任务适配性强：同时支撑回归预测（房价）、文本分析（混合语言描述）、地理空间分析（区域分布）等多类任务，且数据格式适配 SQL 查询、数据可视化、机器学习预处理等常规流程，适用人群覆盖研究者、分析师与开发者。
- 地域特征鲜明：精准聚焦埃及房地产市场，包含该区域特有的物业类型（如 Chalet 度假小屋）、付款习惯（现金主导）及热门区域分布，为区域化市场研究提供了专属数据支撑。
四、应用场景
1. 埃及房价预测模型构建与市场分析
该数据集的多维度属性使其成为构建房价预测模型的理想素材，可深度服务于房地产市场分析与投资决策。在模型训练阶段，开发者可先对价格（字符串转数值）、面积（提取数值）等字段进行清洗，以物业类型、位置（拆解为省 / 城市维度）、面积、卧室 / 浴室数量、付款方式等为特征变量，采用线性回归、随机森林等算法构建房价预测模型，精准预测不同区域、不同类型房产的市场价格。
在市场分析场景中，可基于该数据集开展探索性数据分析：通过统计不同城市的房产均价与数量分布，识别开罗、吉萨等核心城市的房价梯度；对比公寓与别墅的价格差异及区域分布特征，研判不同物业类型的市场需求热度；分析首付金额与分期付款的区域关联，揭示埃及各地区的房地产消费能力与支付习惯。这些分析结果可为房产开发商的项目选址、投资者的资产配置提供数据支撑。
2. 多语言文本分析与智能地产应用开发
数据集的混合语言描述字段为自然语言处理（NLP）任务提供了独特素材，可支撑多类智能地产应用的开发。在文本预处理阶段，需先进行双语分词、语言识别与清洗，随后可开展关键词提取（如 “全海景”“豪华装修”“分期付款” 等高频特征）、主题聚类（如按 “度假房产”“城市公寓”“高端别墅” 聚类）等任务，挖掘物业描述与价格、位置的潜在关联。
基于此，可开发系列智能应用：一是智能房产推荐系统，通过分析用户输入的需求关键词（如 “开罗公寓”“红海海景”），匹配数据集中的物业描述与属性，精准推送符合需求的房产；二是物业描述生成工具，基于不同物业类型、价格区间的文本特征，自动生成符合埃及市场语境的房产挂牌描述；三是市场趋势文本洞察系统，通过对描述中的 “开发商”“装修标准”“交付时间” 等关键词进行时序分析，预判市场供给结构与品质升级趋势。此外，该数据集也可作为双语 NLP 预处理的练习数据，助力开发者提升小语种文本处理能力。
五、结尾
该埃及房地产列表数据集以 “规模庞大、维度全面、地域精准、多任务适配” 为核心优势，精准填补了埃及地产领域结构化数据的空白。其近 2 万条真实记录涵盖房产交易全链条信息，既为房地产市场研究者提供了分析价格规律与区域特征的优质素材，也为 AI 开发者构建房价预测模型、开发智能地产应用提供了坚实的数据支撑。
无论是金融机构的投资风险评估、房产企业的市场战略制定，还是科研人员的区域地产研究，该数据集都能发挥关键作用。通过其助力，相关领域的分析与开发将更具针对性与准确性，为埃及房地产市场的数字化研究与智能化应用注入新动能，堪称区域化地产数据资源的典范。
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