美国房地产市场房价影响因素分析数据集USRealEstatePriceFactorsAnalysis-sincosl
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 影响因素, 房屋特征, 市场分析, 机器学习, 房价预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征以及对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2014年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州（WA）的多个城市和地区。
数据维度：数据集包括房屋的日期、房间数量、社区安全等级、居住空间、建筑空间、噪音水平、是否临水、景观、空气质量、地上空间、地下室空间、建筑年份、装修年份、地区、城市、邮编、州、汇率、居住空间单价、建筑空间单价以及房屋总价等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_Data.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开市场信息，已进行结构化处理。该数据集适合用于探索房地产市场价格的影响因素分析和房价预测。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及经济学相关的学术研究。可以用于分析房屋特征与价格之间的关系，探索不同因素对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业、金融行业提供数据支持，例如房地产估价、风险评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、购房者等相关主体的决策制定，帮助他们更好地理解市场动态，做出明智的决策。
教育和培训：作为房地产分析、数据分析、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探索房屋特征与房价之间的关系，建立房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，从而帮助用户做出更精准的决策。
