房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketHousePriceInfluencingFactors-tamernada
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋属性, 机器学习, 数据分析, 房屋估价, 市场调研, 线性回归
数据概述：
该数据集包含房地产市场中房屋销售价格的相关数据，记录了房屋的多种属性特征及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间内的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测，可能覆盖特定区域的房地产市场。
数据维度：包括“Size”（房屋面积）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（浴室数量）、“Location”（地理位置编码）、“YearBuilt”（建造年份）、“RoofType”（屋顶类型）和“Price”（房屋价格）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices_dataset.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便用于建模分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋估值等研究。
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：适用于房地产市场分析、价格影响因素研究等学术研究，如房价预测模型构建、房屋特征对价格的影响分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场进入策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
