布鲁克林住房销售价格预测数据集-saleepshrestha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，住房，销售价格，数据集，机器学习，预测，纽约，地理信息系统
数据概述： 该数据集包含来自纽约市布鲁克林区的住房销售数据，记录了房屋销售价格，房屋特征和地理位置等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年到2017年。
地理范围：数据覆盖了纽约市布鲁克林区。
数据维度：数据集包括房屋的销售价格，房屋类型，居住面积，地块面积，建成年份，卧室数量，浴室数量，地理坐标等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，地理信息系统应用，机器学习建模等领域的研究和应用。
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：适用于房地产市场分析，房价影响因素研究，房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人，评估师和投资者提供数据支持，用于房屋定价，市场分析和投资决策。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和策略优化，如城市规划，房地产开发和政策制定。
教育和培训：作为房地产，城市规划和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房屋销售价格的影响因素，帮助用户实现准确的房价预测，市场趋势分析和投资决策，为房地产行业提供数据支持。
