房价预测数据集HousePricingDataset-ammarthabet
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，市场分析，数据分析
数据概述： 该数据集包含了房屋销售价格的相关信息，旨在用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但通常涵盖了房屋销售的历史数据。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房屋，如城市，州或国家。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建成时间，周边设施，销售价格等。
数据格式：数据通常以CSV或Excel格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，房屋销售记录等，并已进行整理和清洗。
该数据集适合用于房地产市场研究，房价预测，风险评估和数据分析等领域，特别是在机器学习模型训练和房价影响因素分析方面具有重要价值。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场趋势研究等学术研究，如房屋面积，地理位置对房价的影响分析等。
行业应用：可以为房地产开发商，经纪人，评估机构等提供数据支持，特别是在房屋定价，市场评估等方面。
决策支持：支持购房决策，投资分析和房地产市场风险评估。
教育和培训：作为房地产，数据科学和机器学习课程的辅助材料，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，帮助用户实现准确的房价预测，优化购房决策和投资策略。
