美国房地产市场房价分析数据集USAHousingPriceAnalysis-siddharthsinghverma
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 住宅, 收入, 人口, 房屋年龄, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含美国房地产市场房屋销售数据，记录了不同区域的房屋价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房地产市场。
数据维度：包括“Avg. Area Income”（平均地区收入）、“Avg. Area House Age”（平均房屋年龄）、“Avg. Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg. Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索不同因素对房价的影响。
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：适用于房地产市场研究、经济学研究等，如房价影响因素分析、市场趋势分析等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房地产评估、市场营销、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，如制定定价策略、规划城市发展等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场和建模技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地区收入、房屋年龄、房间数量、人口等因素之间的关系，帮助用户进行房价预测和市场分析。
