美国房地产市场房价影响因素分析数据集USAHousingPriceInfluenceFactors-nikolaosstergioulas
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋, 收入, 人口, 卧室, 房间, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点或短时间窗口的横截面数据。
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”（房价）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开房地产市场信息，已进行整理和结构化处理。
该数据集适合用于探索房价的影响因素，以及进行房地产市场分析和预测。
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：适用于房地产市场分析、经济学研究和城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋定价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产企业进行房地产政策制定和市场策略优化。
教育和培训：作为房地产经济学、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于分析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，从而帮助用户进行房价预测、市场趋势分析和投资决策。
