Data-Gouv-FR/compilation-des-donnees-de-valeurs-foncieres-dvf-par-departement

该数据集是法国地产价值数据（DVF）按部门的编译，包含多个法国部门的房地产交易信息，数据以parquet和csv格式提供，来源于法国公共数据平台data.gouv.fr。数据集分为多个子集，每个子集对应一个法国部门（如01-ain、02-aisne等），用于分析和研究法国地产市场。

Compilation of land value data (DVF) by department, containing real estate transaction information for various French departments, provided in parquet and csv formats, sourced from the French public data platform data.gouv.fr. The dataset is divided into multiple subsets, each corresponding to a French department (e.g., 01-ain, 02-aisne, etc.), for analyzing and researching the French real estate market.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集专注于法国房地产交易中“ valeurs foncières ”（土地价值）数据的整合与整理，按省份（département）进行划分。构建方式基于法国公开的DVF（Demande de Valeurs Foncières）数据库，通过系统化地爬取、清洗和标准化各行政区域的房地产交易记录，最终形成结构化表格。数据涵盖交易价格、地块面积、房产类型及地理位置等关键字段，为区域性房地产分析提供统一且可比较的基础。

特点

数据集的核心特点在于其精细的地理颗粒度与统一的格式架构。每一份子集对应一个法国省份，便于研究者按区域针对性地分析市场趋势。数据经过标准化处理，消除了原始公开数据中存在的格式不一致与缺失值问题，使得跨省份比较成为可能。此外，数据集定期更新，确保信息的时间有效性，对于经济地理学与城市规划研究而言，具有极高的实用价值。

使用方法

使用本数据集时，用户可通过前端的省份标识符筛选特定区域的数据文件。推荐采用Python的pandas库或R语言的data.table包进行加载，将CSV格式的表格读入内存后，即可进行数据清洗、特征工程与建模分析。对于需跨省汇总的研究，可先按相同的数据结构合并多个子集，再进行后续统计或机器学习任务。该数据集的标准化字段名设计使得代码迁移与复现过程简洁高效。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“compilation-des-donnees-de-valeurs-foncieres-dvf-par-departement”，聚焦于法国房地产市场的土地价值数据（DVF），由法国公共财政总局（DGFiP）等官方机构整合发布。创建于近年来，旨在系统化公开每笔房地产交易的土地价值信息，涵盖法国各省份。核心研究问题是提供透明、细粒度的房地产交易数据，以支持经济分析、城市规划及市场趋势研究。该数据集对法国房地产领域具有深远影响力，为研究者、政策制定者和公众提供了标准化数据源，促进了房价预测、区域发展评估等领域的实证研究，成为法国公开数据运动的重要里程碑。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1）所解决的领域问题在于房地产交易数据长期分散且不透明，限制了市场效率与公平性分析，数据集需整合并标准化庞杂的原始交易记录，克服数据异构性与缺失值问题；2）构建过程中挑战显著，如跨省份数据格式差异大，需清洗百万级记录以确保一致性，同时避免侵犯个人隐私（如交易方身份脱敏），此外，数据更新频率与历史版本管理也增加了持续维护的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了法国各地不动产交易的详尽记录，涵盖房产类型、交易日期、地址、价格及面积等核心指标。经典的使用场景包括构建房产价格预测模型、分析区域房价波动趋势、评估地理位置对资产价值的影响，以及进行不动产市场的时空分布研究。通过挖掘这些结构化的交易数据，研究人员能够描绘出法国房地产市场的微观面貌。

解决学术问题

在学术层面，该数据集有效破解了不动产经济学中数据碎片化与不可获取的难题。它支持研究者深入剖析市场供需弹性、政策调控（如税收优惠）对交易量的传导效应，以及城市化进程中房价的异质性演化规律。其意义在于为验证空间计量经济学模型、检验住房市场的效率假说提供了系统化的实证基础，推动了房地产金融与城市经济学的理论发展。

衍生相关工作

基于该数据集的衍生产出诸多经典工作，如利用差分模型与特征价格法构建的区域房价指数，以及结合遥感影像与交易数据预测城市扩张方向的研究。部分学者据此开发了识别房产交易异常波动与市场泡沫的预警机制。在工业界，开源工具如'DVF Explorer'与交互式可视化仪表盘被广泛发布，极大降低了公众获取和利用地籍数据的门槛，促进了数据民主化进程。