美国房屋市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceFactorsAnalysis-mohammadalwahsh
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 经济指标, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国各地房屋销售的统计数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时期的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房屋市场。
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 (2).csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源未明确，但数据已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于探索房价影响因素、建立预测模型以及进行房地产市场分析。
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学术研究，例如房价影响因素分析、房地产市场趋势分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和市场研究机构提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门和城市规划机构进行房地产市场调控、土地利用规划和基础设施建设决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量和人口之间的关系，从而帮助用户建立预测模型、优化投资策略和理解房地产市场的动态。
