房地产市场房价分析数据集RealEstateMarketHousePriceAnalysis-halamostafa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 市场分析, 住宅, 价格, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同房屋的基本信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于分析房屋价格与特征之间的关系。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但从数据字段推测，可能涵盖特定区域的房地产市场信息。
数据维度：数据集包括“house_id”（房屋唯一标识）、“neighborhood”（社区/街区）、“area”（房屋面积，单位未指定）、“bedrooms”（卧室数量）、“bathrooms”（浴室数量）、“style”（房屋风格）和“price”（房屋价格）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等领域。
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，例如，分析房屋面积、卧室数量、房屋风格等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产开发商、房屋中介机构提供数据支持，例如，用于房屋定价、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据挖掘与机器学习课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户建立预测模型、优化投资策略或进行市场分析。
