房地产市场房屋价格与特征分析数据集RealEstateMarketHousePriceandFeatureAnalysis-dataranch
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 市场分析, 房屋特征, 地理位置, 数据挖掘, 机器学习, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自Zillow网站的房地产市场房屋数据，记录了房屋的各项特征和价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为当前或近期市场快照。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房屋信息，包括地址、城市和邮政编码等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Price”（房屋价格）、“Address”（房屋地址）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（浴室数量）、“Size”（房屋面积）、“Sale Status”（销售状态）和“URL”（房屋详情链接）以及“Raw Price”。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：来源于Zillow网站公开数据，已进行初步的数据提取。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋特征与价格关系研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房屋价格与面积、卧室数量、地理位置等因素的关系分析。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于市场分析、房屋估价、投资决策等。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，例如区域房地产市场表现评估、投资回报分析等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析等相关课程的辅助材料，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房屋价格与房屋特征之间的关系，以及不同地区房地产市场的差异，帮助用户实现市场趋势分析、价格预测和投资决策优化。
