波士顿住房价格数据集BostonHousingPricesDataset-buttaglory
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，经济学，城市规划
数据概述： 该数据集记录了波士顿地区住房价格的相关数据，适用于房价预测，回归分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪70年代到80年代。
地理范围：数据覆盖了波士顿及其周边地区。
数据维度：数据集包括住房价格，房屋特征（如房间数量，土地面积等），社区特征（如犯罪率，学校质量等）以及经济指标（如税率，房屋年龄等）。
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：数据来源于公开的房地产研究资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，经济学研究及机器学习模型的训练，特别是在房价预测，特征重要性分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于房价影响因素研究，回归分析及经济模型构建，如房价与社区特征关系分析，房价波动趋势研究等。
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投资策略优化，帮助决策者制定科学的购房，投资和城市规划决策。
教育和培训：作为经济学，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波士顿地区房价的影响因素与价格趋势，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，促进经济研究的深入发展。
