美国房地产市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceInfluencingFactors-sravancse
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 市场分析, 房屋评估, 收入, 房屋年龄, 卧室数量, 人口
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点或短时间内的市场快照。
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），“Address”（房屋地址）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索影响房价的关键因素。
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、经济学分析等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场趋势预测等。
行业应用：为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其适用于房屋估值、市场营销、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产相关政策，辅助房地产企业进行市场策略调整。
教育和培训：作为房地产、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房地产市场动态。
此数据集特别适合用于分析不同因素对房价的影响，以及建立房价预测模型，从而帮助用户更好地理解和把握房地产市场的规律与趋势。
