房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketPriceInfluencingFactorsDataset-iqra007
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 房价影响因素, 数据分析, 机器学习, 房屋估价, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的销售价格及其相关的多种影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2009年。
地理范围：数据覆盖特定区域的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋销售日期、犯罪率、装修等级、年份、地址、房间数量、物业类型、设施评级、地毯面积、附近餐厅数量、公共交通便利性、房产税率、到学校的距离、地区、住宅类型、预估价值、销售价格以及房屋规格等多个维度的数据。
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：数据来源于房地产市场公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析以及影响房价因素的研究。
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、城市规划等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、市场动态研究等。
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、市场营销、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定，以及房地产企业的市场策略调整。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析等课程的辅助材料，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影响房价的各种因素，以及预测房价的未来走势，从而帮助用户优化投资决策、提升市场分析能力。
