房价回归分析数据集RegressionModuleHousingPricesCSV-atanughosh09
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，回归分析，数据集，房地产，机器学习，统计学，数据建模，经济学
数据概述： 该数据集包含来自公开来源的房价数据，记录了不同地区房屋的售价及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的住宅市场，包括不同类型的住房。
数据维度：数据集包括房屋的售价，面积，卧室数量，卫生间数量，地理位置，建造年份，装修情况等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产报告和市场数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的房价预测，回归分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在房价影响因素分析和预测模型构建中具有重要价值。
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，市场趋势预测等学术研究，如房价与地理位置的关系，房屋特征对售价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析及投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的定价和投资策略。
教育和培训：作为经济学，统计学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，房价预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与房屋特征之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场的决策和管理。
