房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketHousePriceInfluencingFactors-jyothydas
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 房屋属性, 数据建模, 机器学习, 房价影响因素, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋销售价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，从特定日期开始。
地理范围：数据覆盖了特定区域或市场。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数量、是否临水、访问次数、房屋状况、整体等级、来自地下室的房屋面积（平方英尺）、地下室面积（平方英尺）、房屋年龄（年）、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后的居住面积（平方英尺）和翻新后的占地面积（平方英尺）等关键属性。
数据格式：CSV格式，文件名为House_Pricing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模以及相关因素的研究。
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、经济学和城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房屋价值评估模型构建等。
行业应用：可以为房地产开发商、房地产经纪人、金融机构提供数据支持，尤其在市场调研、投资决策、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管、政策制定和城市规划，以及个人购房者的决策参考。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，预测房价走势，优化房地产投资策略，以及评估不同因素对房价的影响。
