CoCTValuation_2025

这是一个用于对2025年开普敦Harfield Village地区房产根据SV03标准完成的估值提出上诉的数据集。数据集包含了Claremont地区2,378条销售数据记录，用于对估值进行数据驱动的挑战。所有销售价格均调整至2022年7月1日的水平。

This is a dataset for filing appeals against property valuations conducted in accordance with the SV03 standard for the Harfield Village area of Cape Town in 2025. The dataset contains 2,378 sales transaction records from the Claremont area, which are used for data-driven challenges to the property valuations. All sales prices have been adjusted to the level as of July 1, 2022.

原始信息汇总

CoCTValuation_2025 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: CoCTValuation_2025
• 用途: 用于对开普敦市2025年SV03评估结果提出上诉
• 地理位置: 南非开普敦Harfield Village地区
• 评估背景: 城市使用CAMA回归模型将房产价值从380万兰特提升至510万兰特
• 评估基准: 假设房产在2022年7月1日以当前状态出售的价值为510万兰特

数据特征

字段结构

• address: 地址
• sub_area: 子区域
• erf_no: 地块编号
• portion: 部分
• registration_division: 注册分区
• property_type: 房产类型
• extent: 面积范围
• market_value: 市场价值
• category: 类别
• zoning: 分区规划
• title_deed: 地契
• registered_owner: 注册业主
• physical_address: 实际地址

数据规模

• 总行数: 2,300行（保留重复项）
• 数据分割: 仅包含训练集
• 训练集样本数: 2,300
• 训练集大小: 500,000字节
• 规模分类: 1K<n<10K

数据处理

• 价格调整: 使用南非统计局开普敦大都会住宅物业价格指数，将所有房产销售价格调整至2022年价格（2022年7月1日价格）
• 通胀假设: 由于缺乏2025年RPPI数据，假设通货紧缩率为CPI（每月-0.75%）
• 数据来源: 23 Sussex Data CoCT SV03.xlsx（2025年11月转换）

数据来源范围

• 核心数据: 开普敦市提供的2,378条Claremont更广泛区域内的记录
• 扩展内容: 额外计算行、回归模型、子区域细分趋势和进一步聚合数据

语言与许可

• 语言: 英语
• 许可证: CC-BY-4.0

技术信息

python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("your-username/23-sussex-data-coct-sv03") print(ds["train"].shape) # (2300, 13)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在房地产估值领域，CoCTValuation_2025数据集源于开普敦市2025年实施的SV03估值争议案例。该数据集整合了市政提供的2378条克莱尔蒙特区域房产交易记录，通过南非统计局住宅价格指数将所有交易价格统一调整至2022年7月基准。数据构建过程特别保留了原始数据中的重复条目，并引入回归模型与区域细分趋势分析，形成了包含13个字段的2300条标准化记录。

特点

该数据集展现出多维度房产特征，涵盖地址信息、产权类型、地块面积等13个结构化字段。其核心价值在于通过时间序列调整实现了不同时期交易数据的可比性，在缺乏2025年价格指数的情况下创新性采用CPI指数进行逆向推算。数据空间覆盖范围集中于克莱尔蒙特区域，同时包含经过计算的衍生指标与区域聚合分析，为估值争议提供立体化数据支撑。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace平台直接加载数据集进行估值模型验证与区域市场分析。使用load_dataset接口调用时，系统将返回包含2300个样本的训练集，每个样本对应13维特征字段。该数据集适用于构建回归模型评估房产价值，亦可通过区域细分数据开展对比研究，所有应用需遵循CC-BY-4.0许可协议并参考提交文档中的参数假设。

背景与挑战

背景概述

在房地产税基评估领域，科克特评估2025数据集由南非开普敦市政机构于2025年创建，旨在应对SV03框架下的房产价值争议申诉。该数据集聚焦哈菲尔德村特定房产的价值重估问题，核心研究在于通过可比销售分析法验证市政采用的计算机辅助质量评估回归模型合理性。其创新性体现在运用南非统计局住宅价格指数将交易数据统一校准至2022年基准，为房产税基争议提供了标准化数据支撑，对完善公共财政管理领域的透明评估机制具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集需解决的核心挑战在于突破市政评估模型的黑箱限制，通过有限区域样本数据重构房产价值逻辑。构建过程中面临多重技术障碍：一是时间维度校准的复杂性，需在缺乏2025年官方价格指数情况下采用消费者价格指数进行逆向推算；二是空间可比性难题，克莱尔蒙特区域的378个参考样本与目标区域存在微观区位差异；三是数据完整性约束，原始登记信息中产权类型、分区规制等定性变量的标准化处理需要专业判断，这些因素共同构成了数据驱动型价值申诉的技术壁垒。

常用场景

经典使用场景

在房地产估值领域，CoCTValuation_2025数据集为市政估值争议提供了关键分析工具。该数据集整合了开普敦克莱尔蒙特区域2378处房产交易记录，通过标准化处理将价格统一调整至2022年基准，成为挑战市政计算机辅助质量评估系统（CAMA）回归模型的重要依据。研究者可基于该数据集构建反证回归模型，通过子区域细分趋势分析验证估值合理性，为司法申诉提供数据支撑。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究主要集中在三个方向：一是开发对抗性估值模型以验证CAMA系统偏差，二是构建市政评估透明度评估框架，三是建立动态价格指数修正体系。这些工作推动了房地产数据科学领域的发展，特别是为行政算法审计提供了方法论范例，催生了多篇关于政府数据开放与算法问责的学术论述。

数据集最近研究

最新研究方向

在房地产智能评估领域，CoCTValuation_2025数据集推动了基于对抗性数据验证的研究范式。该数据集通过整合地理空间特征与时间序列价格指数，为破解政府自动化估值模型的黑箱问题提供了实验基础。当前研究聚焦于构建可解释的回归分析框架，结合南非开普敦大都会区的区域经济指标，探索在有限透明度条件下如何通过销售数据逆向验证官方估值合理性。这类工作直接关联到数字政府背景下的算法问责制热点议题，为建立公平透明的公共决策机制提供了关键数据支撑。