房地产价格与特征数据集HouseDataSets-RealEstatePriceandFeatureDataset-predictiverajib
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，市场分析，经济学，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自多个地区的房地产交易数据，记录了房屋的价格及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的住宅市场，包括不同区域的房价和房屋特征。
数据维度：数据集包括房屋的售价，面积，卧室数量，浴室数量，楼层，建造年份，地理位置（经纬度），房屋类型等变量。
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交易记录和市场报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，市场分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在回归分析，特征工程及房价预测等方面具有重要价值。
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分析，市场趋势研究等学术研究，如房价与地理位置，房屋特征的关系分析等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在房价评估，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关企业和个人制定科学的购房，销售和投资决策。
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房价预测，回归分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房地产价格与房屋特征之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和决策支持，促进房地产市场的健康发展。
