房屋价格预测数据集HousePredictionFoldsDataset-umesalma
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自房地产市场的房屋销售数据，记录了不同地区房屋的销售价格及相关特征。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。
数据维度：数据集包括房屋的售价，面积，卧室数量，浴室数量，建筑年份，地理位置，房屋类型，装修状况等变量。还包括影响房价的历史经济指标和市场因素。
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，时间序列预测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：适用于房价趋势分析，房地产市场波动研究等学术研究，如房价与经济指标的关系分析，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，市场趋势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价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略和定价决策，提高市场分析和决策效率。
