房地产市场房价预测数据集PropertiesData-RealEstateMarketPricePredictionDataset-mahaaghaei
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，房屋估价，市场分析，经济学，数据科学
数据概述： 该数据集包含房地产市场相关的房屋属性和销售价格数据，旨在用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，具体年份取决于数据集的创建时间。
地理范围：数据覆盖特定地区的房地产市场，如城市，区域等，具体地理范围取决于数据集的来源。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周围环境等，以及对应的销售价格。
数据格式：数据通常以CSV或Excel等常见格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产经纪公司，公开的房地产数据库或市场调研报告等，并已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测模型构建，市场趋势研究等领域，特别是在机器学习和数据挖掘方面具有应用价值。
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，市场趋势预测等学术研究，如房屋估价模型构建，市场供需关系分析等。
行业应用：可以为房地产经纪人，开发商，投资机构等提供数据支持，特别是在房屋定价，投资决策，市场风险评估等方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助相关机构优化投资策略，制定合理的房屋定价策略。
教育和培训：作为房地产，数据科学及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预测，房地产市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格驱动因素，帮助用户实现精准的房价预测，优化投资决策，提高市场分析的准确性。
