房地产价格预测数据集RealEstatePricePredictionDataset-natalialapteva
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，房价分析，经济学，房地产市场
数据概述： 该数据集包含房地产价格预测相关数据，记录了不同房地产的特征信息及其对应的价格，用于房价预测，市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段内。
地理范围：数据覆盖了特定地区或城市，包括房屋的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建成年代，周边设施，房屋类型等，以及对应的房屋价格。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，如房地产经纪公司，政府公开数据等，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的房价预测，市场分析，风险评估等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析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，房地产市场分析，影响房价因素研究等，如房价的季节性波动分析，不同因素对房价的影响分析等。
行业应用：可以为房地产开发商，房地产经纪公司，投资机构等提供数据支持，特别是在房屋估价，市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和策略优化，帮助投资者，开发商和购房者做出更明智的决策。
教育和培训：作为房地产，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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素和预测规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，提高市场分析能力。
