房价预测数据集PredictingHousePriceDataset-riyaraizada
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，数据分析，机器学习，回归分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集专门用于房价预测任务，记录了房屋的多种属性及其对应的市场价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的房地产市场，包括不同区域和住宅类型。
数据维度：数据集包括房屋的面积，卧室数量，卫生间数量，地理位置，建筑年份，附近设施（如学校，公园，交通站点），房屋类型（如公寓，独栋别墅）等变量。还包括历史交易价格和市场因素。
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地产交易记录和市场报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析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：适用于房价影响因素分析，市场趋势预测等研究，如房价波动的原因分析，不同区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的定价和投资决策。
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回归分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素与市场规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的透明度和效率。
