美国房价影响因素分析数据集USAHousingFactorsAnalysis-aaquibsiddiqui
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 收入水平, 房屋年龄, 卧室数量, 房间数量, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自美国各地区房屋销售数据，记录了影响房价的关键因素，旨在为房价预测与房地产市场分析提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房屋销售信息。
数据维度：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）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据处理与分析。
数据来源：数据来源于公开的房地产数据，已进行结构化整理。
该数据集特别适合用于房价预测、房屋价值评估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、经济学和数据科学领域的研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建、不同地区房价对比分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房屋估价、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略，提升购房决策的科学性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索不同因素对房价的影响，建立预测模型，并深入理解美国房地产市场的动态。
