房地产市场价格分析数据集RealEstateMarketPriceAnalysis-amoghaammava
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 市场分析, 房屋属性, 价格预测, 地理位置, 建筑年份, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息和价格，旨在用于房地产市场分析和价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖多个地理位置，具体地点信息包括在“Location”字段中。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Property ID”（房产唯一标识）、“Location”（地理位置）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（卫生间数量）、“Square Feet”（房屋面积）、“Lot Size”（土地面积）、“Year Built”（建筑年份）、“Amenities”（设施）、“Condition”（房屋状况）、“Price”（房屋价格）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Group6_real_estate_prices_data_cleaned.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行清洗和标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房地产市场分析、价格预测、以及探索房屋属性与价格之间关系的建模研究。
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、以及房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、以及房地产开发商提供数据支持，用于市场调研、价格预测、以及投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如土地购置、房屋定价、以及市场营销策略的制定。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、以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地产市场。
此数据集特别适合用于探索不同房屋属性对价格的影响，以及构建价格预测模型，从而帮助用户优化投资决策、提升市场分析的准确性。
