波士顿房价预测数据集BostonHousePricePredictionDataset-laipochen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，回归分析，机器学习，数据分析，商业智能，统计学
数据概述： 该数据集包含波士顿地区房地产市场的房价数据，记录了影响房价的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1970年代中期。
地理范围：数据覆盖了波士顿及其周边地区。
数据维度：数据集包括多个变量，如犯罪率，住宅用地比例，非零售商业用地比例，Charles River虚拟变量，NO2浓度，住宅平均房间数，房屋年龄，到就业中心的加权距离，辐射式高速公路可达性指数，税率，教师学生比例，低地位人口比例等。还包括房价的中位数。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于美国统计学会（American Statistical Association）的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，回归分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在房价影响因素分析，预测模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于房地产价格影响因素分析，房价预测模型研究，如犯罪率，学校质量对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司提供数据支持，特别是在房价预测，市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助制定科学的投资和定价决策。
教育和培训：作为统计学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格形成机制，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产投资和定价策略，提高市场预测的准确性和决策的科学性。
