波士顿房屋价格数据集BostonHousesDataset-zero101010
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，统计学，城市规划
数据概述： 该数据集包含来自波士顿地区的房屋价格数据，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为20世纪70年代。
地理范围：数据覆盖了波士顿及其周边地区的住房市场。
数据维度：数据集包括房屋的中位数价格，犯罪率，住宅用地比例，非零售商业用地比例，查尔斯河邻近性，氮氧化物浓度，房间平均数，房屋建成年份，就业中心距离，高速公路可达性，房产税率，师生比例等变量。
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：数据来源于美国联邦政府的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，机器学习模型训练，统计学研究等领域的应用，尤其在房价影响因素分析和预测模型构建方面具有重要价值。
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研究，城市规划及政策分析等学术研究，如房价波动原因分析，区域经济影响评估等。
行业应用：可以为房地产开发商，政府机构提供数据支持，特别是在房价预测，市场趋势分析及政策制定方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和政府制定科学的定价和规划决策。
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，特征工程等方法。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的关键因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场的决策和管理。
