房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousingPricePredictionDataset-tharunkumaralla
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 住宅, 房价, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同房屋的特征信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了“Rural（乡村）”、“Suburb（郊区）”和“Urban（城市）”等不同类型的“Neighborhood（社区）”信息。
数据维度：数据集包括“SquareFeet（房屋面积）”、“Bedrooms（卧室数量）”、“Bathrooms（浴室数量）”、“Neighborhood（社区）”、“YearBuilt（建造年份）”和“Price（价格）”等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing price dataset.csv，方便进行数据分析与建模。
来源信息：数据来源未明确标注，但包含了房屋的基本信息和价格，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及数据建模。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋价值评估、市场趋势分析等。
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、市场调研、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
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理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，优化房地产投资策略。
