房价分析与预测数据集CompleteEDAHousingPriceDataset-nisadd
数据来源：互联网公开数据
标签：房价，数据集，房地产，数据分析，机器学习，预测模型，经济，地理
数据概述： 该数据集包含了关于房价的全面信息，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为不确定，取决于原始数据的收集时间。
地理范围： 数据覆盖了多个地区的房地产市场，包括房屋的地理位置信息。
数据维度： 数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，建造年份，地理位置（如邮政编码，城市，街区），房屋类型，房屋状况，周边环境，市场价格等。
数据格式： 数据通常以CSV等结构化数据格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于房地产市场公开数据，包括房屋销售记录，评估数据和公开的地理位置信息，并已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，风险评估和市场趋势研究，并可用于构建机器学习模型。
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： 适用于房价影响因素分析，市场趋势研究，房地产价值评估等研究，如分析房屋属性与价格之间的关系，预测未来房价走势等。
行业应用： 可以为房地产开发商，经纪人，评估机构和金融机构提供数据支持，特别是在市场调研，投资决策，风险管理等方面。
决策支持： 支持房地产市场的决策制定和策略优化，帮助市场参与者更好地理解市场动态。
教育和培训： 作为房地产，数据科学和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价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现房价预测，市场分析和风险评估等目标，促进房地产市场的健康发展。
