教学课程学生成绩与房价分析数据集TeachingCoursesStudentPerformance-HousePriceAnalysis-mohammadalazawi
数据来源：互联网公开数据
标签：教育数据, 房价分析, 学生成绩, 数据分析, 机器学习, 统计分析, 课程评估, 房地产
数据概述：
该数据集包含来自教学课程和房地产市场的数据，记录了不同专业学生的课程表现，以及房屋价格的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于特定学校或地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括两部分核心数据：
教学课程数据：包含专业名称、学生数量、通过人数和课程数量等。
房价数据：包含房屋的面积、房龄、房间数量、卫生间数量和价格等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如“department with course and students.csv”和“houses prices.csv”等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于教学课程和房地产市场相关数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于教育领域和房地产领域的数据分析与建模。
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：适用于教育学、经济学和数据科学交叉领域的学术研究，如学生成绩与课程设置的关系分析、房屋价格影响因素研究等。
行业应用：可以为教育机构和房地产行业提供数据支持，尤其是在课程优化、市场预测和风险评估方面。
决策支持：支持教育机构的课程改革和房地产企业的定价策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索学生成绩与课程设置的关系、房屋价格的影响因素等，帮助用户优化决策和提升预测精度。
