房地产交易价格与属性分析数据集RealEstateTransactionPriceandAttributeAnalysis-param302
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 交易数据, 房屋属性, 价格预测, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房地产交易数据，记录了房屋的交易价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注确切的时间范围，但从“Year”字段推测包含了2009年的交易记录。
地理范围：数据涵盖了多个地理位置，包括Greenwich、Norwalk、Waterbury等地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Date”（交易日期）、“Year”（交易年份）、“Locality”（地区）、“Estimated Value”（估值）、“Sale Price”（成交价格）、“Property”（物业类型）、“Residential”（住宅类型）、“num_rooms”（房间数量）、“num_bathrooms”（卫生间数量）、“carpet_area”（建筑面积）、“property_tax_rate”（房产税率）和“Face”（朝向）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Preprocessing3csv”，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，具体来源未在数据集中明确标示，但已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和房屋属性与价格之间的关系研究。
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、经济学和数据科学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商、投资机构等提供数据支持，用于市场调研、投资决策和风险评估。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，例如评估房地产税收政策的影响。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入了解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及分析不同地区房地产市场的差异，从而帮助用户进行更精准的决策。
