房地产市场房价分析数据集RealEstateMarketHousingPriceAnalysis-itechdp
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋信息, 机器学习, 住宅评估, 城市规划, 数据分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同房屋的特征信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集，用于分析房屋属性与价格之间的关系。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但包含“Urban”（城市）、“Suburb”（郊区）、“Rural”（乡村）等区域信息，可用于分析不同区域的房价差异。
数据维度：数据集包括“SquareFeet”（房屋面积，平方英尺）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（卫生间数量）、“Neighborhood”（社区/区域）、“YearBuilt”（建造年份）和“Price”（房屋价格）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_price_dataset.csv，易于导入和处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了房屋的多种属性和价格信息，可用于房价预测、房屋价值评估等研究。该数据集已进行初步处理，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等研究。
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：适用于房地产市场分析、住房价格影响因素研究、以及城市规划等领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构（如银行、评估机构）提供数据支持，用于房屋估值、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商、投资者等进行房地产市场决策，例如制定合理的房价政策、优化投资策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素，以及构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，建立房价预测模型，并进行不同区域的房价对比分析，帮助用户实现优化决策、提升预测精度等目标。
