房地产市场房价分析数据集RealEstateMarketHousePriceAnalysis-hosseynzaare
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋面积, 居住环境, 价格分析, 机器学习, 数据建模, 城市分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态房价信息。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房地产市场，包括房屋的详细地址。
数据维度：包括房屋面积（Area）、房间数量（Room）、是否有停车位（Parking）、是否有仓库（Warehouse）、是否有电梯（Elevator）、房屋地址（Address）、房屋价格（Price）以及以美元计价的房屋价格（Price(USD)）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housePrice.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于房地产交易平台或相关机构的公开信息，已进行结构化整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及房屋特征与价格关系的探索性研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房屋面积、地段、配套设施与价格之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测模型构建、市场趋势分析、以及房屋估值。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构和购房者进行决策，例如辅助定价、选址决策、以及投资风险评估。
教育和培训：作为房地产经济学、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，预测房价走势，以及优化房地产投资策略。
