美国房地产市场数据集USARealEstateDataset-Homes-com-gitadityamaddali
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产市场，数据集，房产分析，时间序列，机器学习，市场预测，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集来源于Homes.com网站，主要记录了美国房地产市场的相关信息，适用于房产分析，时间序列预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全美多个主要城市和地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息，如地址，价格，面积，卧室数量，浴室数量，房屋类型，建造年份，销售日期等。还包括市场相关的特征变量，如利率，就业率，人口密度等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Homes.com网站，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，经济学研究，商业智能等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房地产市场趋势分析，房价预测，房产投资决策等研究，如不同地区房价波动分析，市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在市场需求预测，定价策略制定和销售策略优化方面。
决策支持：支持房地产市场的销售预测，投资决策和策略优化，帮助相关企业制定科学的投资和销售策略。
教育和培训：作为房地产市场分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索美国房地产市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资和销售策略，提高房地产企业的市场竞争力和盈利能力。
