美国房地产市场房价预测数据集USAHousingPricePredictionDataset-razzaswal
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋属性, 收入, 人口, 机器学习, 数据分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的基本属性、周边环境以及房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国各州，提供了全国范围内的房地产市场信息。
数据维度：包括房屋的平均收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口数量、房屋价格以及房屋地址等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理，可用于多种数据分析与建模任务。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析、以及探索影响房价的因素。
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、房价影响因素分析、以及地理位置对房价的影响研究。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、以及金融机构提供数据支持，用于市场调研、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、市场定位分析等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及房地产相关课程的辅助材料，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构建房价预测模型，并探索不同因素对房价的影响，从而优化决策和提高预测精度。
