房价转换与定价分析数据集TransformedHousePricingDataset-nisadd
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，数据转换，机器学习，数据分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含经过转换处理的房价数据，记录了房地产市场的定价信息，适用于房价预测，数据分析和机器学习任务。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和地区的住宅市场，包括不同类型的房产和交易记录。
数据维度：数据集包括经过转换处理的房价数据，涵盖房产面积，卧室数量，地理位置，建造年份，周边设施等变量，并附有原始房价和转换后的房价信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
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分析，机器学习模型训练，经济学研究等领域的应用，尤其在房价预测，市场趋势分析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：适用于房价趋势研究，市场波动分析等学术研究，如房价影响因素分析，市场周期研究等。
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，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的定价和投资策略。
教育和培训：作为经济学，数据科学及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价定价模型和市场分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价转换与定价的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提升房地产市场的数据驱动能力。
