波士顿房价预测数据集BostonHousePricePredictionDataset-jatinyadav2183
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，回归分析，数据挖掘，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自波士顿地区的房价数据，记录了影响房屋价格的多项因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，推测为历史数据。
地理范围：数据覆盖了波士顿及其周边地区。
数据维度：数据集包括房屋的平均房间数，住宅用地比例，非零售业务区域比例，水体距离，nox浓度，住宅年龄，加权距离，辐射式高速公路可达性，房产税，教师学生比例，黑人比例，低地位人口比例，房价中位数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的波士顿房价数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，回归分析，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，房价影响因素分析等技术任务中具有重要价值。
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，房价预测模型的构建等学术研究，如房价与各项因素的关系研究，房价波动预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房价评估，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，帮助商家制定科学的定价和投资决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与各项因素之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和决策制定，提高房地产市场的预测精度和效率。
