房价预测回归数据集HousingPriceRegressionDataset-godiprashanth
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，回归分析，房地产，机器学习，数据分析，城市规划，经济学
数据概述：该数据集包含来自多个地区的房地产交易数据，记录了房屋销售的相关信息，适用于房价预测和回归分析等任务。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，包括不同类型的住宅区和商业区。
数据维度：数据集包括房屋特征，如建筑面积，卧室数量，浴室数量，楼层高度，建筑年份，地理位置（经纬度），周边设施等信息。还包括销售价格作为目标变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的房价预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房价预测，市场趋势分析，区域经济研究等研究，如不同因素对房价的影响分析，房价波动的原因分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的销售预测和策略优化，帮助制定科学的定价和市场策略。
教育和培训：作为房地产分析，数据科学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回归分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产投资和开发策略，提高市场竞争力和盈利能力。
