房地产投资收益预测与分割数据集-2000至2023年-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,投资,预测,数据分析,机器学习,收益,分割,房产
数据概述：
本数据集包含过去23年间（2000年至2023年）的房地产交易数据，涉及数百个地点的房产信息。数据集主要包括每处房产的地理位置（locality）、估算价格（estimated price）和实际销售价格（selling price），共计数百万条记录。该数据集旨在通过机器学习和数据分析技术，预测房产的销售价格，并根据预测结果对房产进行分类，帮助投资机构快速识别高收益的投资目标。
数据用途概述：
该数据集适用于房地产投资分析、市场趋势预测、投资组合优化等场景。具体用途包括：
1. 预测房产销售价格：使用历史交易数据，通过机器学习模型预测未来房产的销售价格。
2. 房产价值评估：根据预测销售价格与估算价格之间的差异，评估房产的投资价值。
3. 目标市场细分：将房产分为四个收益级别（Premium Properties, Valuable Properties, Standard Properties, Budget Properties），帮助投资机构快速识别潜在的投资机会。
4. 投资决策支持：提供基于数据的决策支持，帮助投资机构优化投资组合，提高投资回报率。
数据集中的关键字段包括：
- locality：房产所在的地理位置
- estimated price：房产的估算价格
- selling price：房产的实际销售价格
通过分析这些数据，投资机构可以更准确地评估房产的投资价值，并据此制定更加精准的投资策略。
