澳大利亚墨尔本房地产市场房屋信息数据集AustralianMelbourneRealEstateMarketHouseInformation-bruceyuchen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋信息, 地理位置, 市场分析, 房屋类型, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自澳大利亚墨尔本地区的房地产市场房屋信息，记录了房屋的详细属性和价格，用于房地产市场分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态房地产信息快照。
地理范围：数据主要集中在澳大利亚维多利亚州墨尔本地区，包括Brighton、Clayton、Lara等多个地区。
数据维度：数据集包括“streetAddress”（街道地址）、“price”（价格）、“bedrooms”（卧室数量）、“bathrooms”（浴室数量）、“parking”（停车位数量）、“addressLocality”（城市）、“addressRegion”（州）、“postalCode”（邮政编码）、“property_type”（房屋类型）、“nearby_schools”（附近学校）、“nbn_type”（宽带类型）、“age_distribution”（年龄分布）、“geo”（地理位置）、“hosipital_count”（医院数量）、“park_count”（公园数量）、“station_count”（车站数量）、“shopping_cen_count”（购物中心数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_data.csv，方便数据处理和分析。
该数据集特别适用于房地产价格预测、市场趋势分析、房屋特征与价格关联性研究等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产经济学、城市规划、地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、区域市场对比、房屋类型与价格关系研究等。
行业应用：为房地产经纪公司、房地产评估机构、房屋租赁平台等提供数据支持，尤其在市场调研、价格评估、客户推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行投资决策，帮助其评估项目可行性、优化投资组合。
教育和培训：适合作为房地产市场分析、数据分析、机器学习等课程的实训素材。
此数据集尤其适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及不同地理位置对房价的影响，帮助用户构建房价预测模型、优化房地产投资策略。
