房价预测数据集HousingPricePredictionDataset-aarzoogoyal
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，回归分析，机器学习，经济学，城市规划，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国波士顿地区的房价数据，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，通常基于历史数据。
地理范围：数据覆盖了美国波士顿地区的房屋信息。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋的平均房间数，城镇犯罪率，到波士顿市中心的加权距离，房屋的平均房价等多个指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，以及机器学习模型训练等领域。
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，如研究不同因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和购房者的决策制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解回归分析和模型预测。
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和市场分析，为房地产行业的决策提供数据支持。
