房价预测美国市场数据集HousesPriceDataset-mohammedmokhless
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产市场，数据集，时间序列，机器学习，经济学，商业智能，市场分析
数据概述： 该数据集包含来自美国多个地区的房地产市场数据，记录了房屋的销售价格及相关特征信息，适用于房价预测，市场分析等任务。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：数据覆盖了美国多个城市和地区，包括但不限于芝加哥，底特律，丹佛，洛杉矶等地的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的销售价格，房屋面积，卧室数量，浴室数量，车库数量，建筑年份，位置信息（如邮政编码，城市），土地面积，房屋类型，房屋品质评分等变量。还包括市场因素如抵押贷款利率，失业率等。
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：数据来源于美国房地产市场公开资料和政府报告，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，时间序列预测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，房地产市场的趋势分析，市场波动原因分析等研究，如房价受哪些因素影响，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在需求预测，市场策略制定和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的市场预测和策略优化，帮助制定科学的定价和销售策略。
教育和培训：作为商业分析，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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索美国房地产市场的房价规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略和投资决策，提高房地产行业的经济效益。
