房地产市场房价分析数据集RealEstateMarketPriceAnalysis-trnlthng
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋信息, 空间数据, 价格分析, 机器学习, 地理位置, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集，反映了特定时期的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了经纬度信息，可以用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段：number_of_rooms（房间数量）、floor（楼层）、area（房屋面积）、latitude（纬度）、longitude（经度）和price（价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开房地产市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析、以及空间数据分析等。
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，例如房价影响因素分析、地理位置对房价的影响分析，以及构建房价预测模型等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可用于房地产估价、市场趋势分析、以及辅助决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估投资回报、选择合适的房产等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及房地产相关课程的辅助材料，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特征与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化投资策略，并深入了解房地产市场的动态。
