e-sun人工智能房价预测数据集e-sunAIHousePriceDataset-qi4589746
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，机器学习，时间序列，房地产，市场分析，经济学，人工智能
数据概述： 该数据集由 e-sun 提供，主要用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围： 数据涵盖了多个城市的房地产市场，具体包括北京，上海，广州，深圳等主要城市及其周边地区。
数据维度： 数据集包括房价数据，房屋特征（如面积，朝向，楼层，装修情况等），地理位置（如所在区域，距离地铁站距离等），市场因素（如政策调控，经济指标等）。
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e-sun的公开数据集，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，时间序列分析等领域的应用，特别是在机器学习模型训练，市场趋势预测等方面具有广泛的应用价值。
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： 适用于房价预测，房地产市场趋势分析，政策影响研究等，如分析房价波动的原因，市场趋势预测等。
行业应用： 可以为房地产行业提供数据支持，特别是在需求预测，定价策略和市场分析方面。
决策支持： 支持房地产开发商，投资者和政府机构制定科学的房价预测和市场策略。
教育和培训： 作为房地产分析，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房价预测，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，支持合理的房地产投资和开发决策，提高市场分析的精度和可靠性。
