房屋价格影响因素分析数据集HousingPriceInfluencingFactorsDataset-asadaslam1996
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 多元线性回归, 数据分析, 机器学习, 住宅, 价格
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为反映特定时间点或短时间窗口内的房屋信息。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但从数据内容推测可能来源于特定地区的住宅市场。
数据维度：数据集包括“price”（房屋价格）以及“area”（房屋面积）、“bedrooms”（卧室数量）、“bathrooms”（卫生间数量）、“furnishingstatus”（家具情况）、“stories”（楼层数）、“mainroad”（是否临近主干道）、“guestroom”（是否有客房）、“basement”（是否有地下室）、“hotwaterheating”（是否有热水供暖）、“airconditioning”（是否有空调）、“parking”（停车位数量）和“prefarea”（是否位于优先区域）等多个影响因素。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing.csv，方便数据处理和分析。数据已进行初步整理和结构化。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，如利用多元线性回归、机器学习模型分析不同因素对房价的影响。
行业应用：为房地产行业、房屋租赁平台提供数据支持，可用于房价预测、市场趋势分析、房屋价值评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行投资决策，以及政府部门进行房地产市场调控。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，掌握建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
