美国房地产市场房价影响因素分析数据集USAHousingPriceInfluencingFactors-aanmolsaxena
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, 数据分析
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个因素。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内的静态数据。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括“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）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，易于数据处理和分析。数据已经过初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和影响因素研究。
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、经济学分析和城市规划等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、区域房价对比分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和相关咨询公司提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析和投资决策方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行城市规划、土地评估和项目投资决策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量和人口等因素之间的关系，从而帮助用户优化投资决策、提升房价预测精度。
