房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousingPricePrediction-muhammadelhafedi
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, 城市, 价格
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的多种特征以及对应的房价信息，可用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，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“Rural”（乡村）、“Suburb”（郊区）、“Urban”（城市）等区域信息。
数据维度：包括“SquareFeet”（房屋面积，单位未明）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（浴室数量）、“Neighborhood”（社区/街区）、“YearBuilt”（建造年份）和“Price”（房价）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_price_dataset.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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领域，例如分析房屋面积、卧室数量、社区等因素对房价的影响。
行业应用：可以支持房地产经纪公司、房屋评估机构进行房价预测，辅助决策。
决策支持：为购房者提供参考，帮助其评估房屋价值，进行理性决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，用于学习回归分析、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于建立房价预测模型，评估不同房屋特征对房价的影响，并进行市场趋势分析，最终实现优化决策、提升预测精度等目标。
