房价预测清洗数据集-ayushsati
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，回归分析，数据清洗，预测模型，经济学
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房价数据，记录了房屋的各种属性和对应的售价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了近期房地产市场动态。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括城市和乡村。
数据维度：数据集包括房屋的面积，卧室数量，地理位置，房屋类型，建造年份，装修状况，周边设施，以及房屋的最终售价等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，并已进行清洗和处理，包括缺失值处理，异常值处理和特征工程等。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析和机器学习建模等领域。
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，房地产市场趋势研究等，如分析不同因素对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产经纪人，开发商和评估师提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建房价预测模型，帮助用户实现精准的房价预测，市场分析和投资决策。
