房地产市场房价及特征分析数据集RealEstateMarketPriceandFeatureAnalysisDataset-s4lman
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 房屋特征, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 住宅评估
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的房地产市场数据，记录了房屋的销售价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含销售日期，可用于分析不同时间段的房价变化。
地理范围：数据覆盖了美国（USA）多个城市和地区，例如西雅图（Seattle）等。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的销售价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、具体街道地址（street）、城市（city）、州和邮编（statezip）以及国家（country）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋特征对价格影响的研究以及机器学习模型的构建。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、投资者和金融机构提供数据支持，用于市场调研、投资决策、风险评估等。
决策支持：支持房地产行业的市场策略制定、销售预测、定价优化等决策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，预测房价走势，以及优化房地产投资策略。
