机器学习辅助房地产市场分析数据集ML-ASST1HousingData-shaikhjaveriya
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，数据集，机器学习，房价预测，时间序列分析，市场研究，数据分析，经济预测
数据概述：该数据集包含来自多个地区的房地产销售数据，记录了住房交易的详细信息，适用于房价预测，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从2010年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区，包括一线，二线和三线城市。
数据维度：数据集包括房屋交易日期，房屋价格，房屋面积，房屋类型，地理位置（如街道，区县），周边设施（如学校，医院），经济指标（如通货膨胀率），政策因素（如限购政策）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：数据来源于多个公开的房地产交易记录和政府统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的研究和应用，特别是在房价预测，市场趋势分析，经济政策评估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：适用于房价预测，市场趋势研究以及房地产政策分析，如影响房价的主要因素分析，市场周期性研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在需求预测，市场定位和定价策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的数据分析和策略优化，帮助相关企业制定科学的投资，开发和营销决策。
教育和培训：作为房地产，经济学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的规律与趋势，帮助用户实现房价预测，市场分析和策略优化，提高房地产行业的经济效益和发展水平。
