房价预测数据集AESHousePriceDataset-kasraarzani
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，经济学，数据分析，房价
数据概述： 该数据集包含来自美国房地产市场的房价数据，旨在用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，通常涵盖近年来的房价交易信息。
地理范围：数据主要覆盖美国各州的房屋销售信息，包括但不限于城市，街区等。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周边环境，销售价格等。
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：数据来源于公开的房价信息平台和房地产交易数据，并已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场研究，房价预测模型构建，以及机器学习算法的评估和应用，尤其在预测房屋价值，分析市场趋势等方面具有重要价值。
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：适用于房地产市场分析，房价影响因素研究，以及预测模型构建等学术研究，如房价的影响因素分析，不同地区房价的比较等。
行业应用：可以为房地产经纪人，开发商，评估机构等提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助投资者，购房者和相关机构做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，房地产等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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，提升市场分析能力。
