房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-abelnshimiye
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 房价影响因素, 线性回归, 数据集
数据概述：
该数据集包含房地产市场房价预测相关数据，记录了房屋的各项特征与对应的价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但数据包含了地址信息，可用于后续的地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括房屋的平均收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口数量、价格以及房屋地址。
数据格式：CSV格式，文件名为housingcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模拟或公开数据，已进行初步处理。
该数据集适合用于房价预测、特征分析和数据建模等领域。
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。
行业应用：可以为房地产经纪人、房地产开发商和金融机构提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与房屋特征之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化投资策略。
