房屋价格预测数据集2021年本科计算机科学4797-saumyasrivastava004
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格，数据集，预测分析，机器学习，房地产，统计分析，城市规划，经济学
数据概述： 该数据集包含来自2021年本科计算机科学课程4797的数据，记录了不同地区房屋的价格信息，适用于房屋价格预测，房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的多个地区，包括住宅区，商业区等。
数据维度：数据集包括房屋的价格，面积，卧室数量，浴室数量，楼层高度，建筑年限，位置信息（如距离市中心的距离，周边设施等）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2021年本科计算机科学课程4797的项目数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的市场分析，房屋价格预测，城市规划等领域的应用，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：适用于房屋价格影响因素分析，房地产市场趋势预测等研究，如区域发展对房价的影响，建筑年限与价格的相关性等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，投资决策和市场策略制定方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者进行价格预测和策略优化，帮助其制定科学的定价和市场进入策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化投资决策，提高房地产市场的竞争力和效率。
