美国房价分析数据集USAHousingPriceAnalysis-anmolsmann
数据来源：互联网公开数据
标签：房价, 房地产, 房屋评估, 收入, 人口, 房屋年龄, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国各地区（Area）的房屋销售数据，记录了不同区域的房屋价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个特定时间点或短时间窗口的房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖美国各州及地区，具体地址信息包含在“Address”字段中。
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”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据分析和建模。数据已进行基本的结构化处理。
该数据集适用于房价影响因素分析、房价预测模型构建等研究。
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：适用于房地产市场分析、房屋价格影响因素研究、地理位置对房价影响的学术研究等。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构、金融机构提供数据支持，可用于房价预测、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场调控、城市规划，辅助制定相关政策。
教育和培训：作为房地产经济学、数据分析、机器学习等课程的教学案例和实训素材，帮助学生理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索收入、房屋年龄、房间数量、人口等因素与房价之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，优化房地产投资策略。
