美国房地产市场房价预测数据集_US_Real_Estate_Market_Price_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋属性, 房价, 时序分析, 房地产评估
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了不同房屋的属性信息及房价变动情况，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2017年。
地理范围：数据主要覆盖美国加利福尼亚州的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如地理位置（经纬度、邮编、城市等）、建筑特征（卧室数量、浴室数量、建筑面积、建造年份等）、财务信息（评估价值、税费等）以及交易信息（交易日期、房价与logerror）。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，包含多个文件，如train_2016_v2.csv、train_2017.csv、properties_2016.csv、properties_2017.csv和zillow_data_dictionary.xlsx，便于数据处理和分析。数据来源于Zillow等房地产数据平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索房屋属性与房价之间的关系。
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：适用于房地产经济学、数据科学、机器学习等领域的研究，例如房价预测模型构建、房地产市场趋势分析、影响房价的关键因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，特别是在房地产评估、投资决策、风险评估等领域。
决策支持：支持房地产企业、投资者等进行市场分析、投资决策，以及优化定价策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，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价的影响因素，构建预测模型，并分析房地产市场的动态变化，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的投资策略。
