房地产交易价格分析数据集RealEstateTransactionPriceAnalysis-param302
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 交易数据, 房价预测, 住宅, 市场分析, 房屋属性, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个地区的房地产交易数据，记录了房屋的交易价格、房屋属性、地理位置等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间未知，但包含了年份信息，例如2009年。
地理范围：数据覆盖多个地区，包括但不限于Greenwich, Norwalk等。
数据维度：包括“Date”（交易日期）、“Year”（交易年份）、“Locality”（地区）、“Estimated Value”（预估价值）、“Sale Price”（销售价格）、“Property”（物业类型）、“Residential”（住宅类型）、“num_rooms”（房间数量）、“num_bathrooms”（浴室数量）、“carpet_area”（地毯面积）、“property_tax_rate”（房产税率）、“Face”（朝向）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，如NPPE1_Preprocessing3.csv等，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，经过了预处理和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及房屋属性与价格关联性研究。
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、城市规划、以及金融领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪公司、以及金融机构提供数据支持，特别是在市场调研、风险评估、以及投资决策方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，以及金融机构进行房地产抵押贷款风险评估。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、以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地产市场。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素，进行房价预测，并为房地产市场参与者提供决策支持。
