房价预测与影响因素分析数据集HousePricePredictionandInfluencingFactorsAnalysisDataset-mywishisworldpeace
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，数据分析，回归分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房屋销售价格及其相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的住宅市场，包括不同地区和城市的住房交易记录。
数据维度：数据集包括房屋价格，房屋面积，房间数量，地理位置，建筑年代，房屋类型，周边设施（如学校，公园，交通枢纽等），市场供需等变量。
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调研报告，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，影响因素分析，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：适用于房价波动原因分析，市场趋势预测等学术研究，如房价与经济因素的关系分析，不同区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的定价，营销和投资决策。
教育和培训：作为经济学，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房地产市场分析，回归预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房价与各影响因素之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略和投资决策，提高市场分析和预测的准确性。
