美国房屋市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceFactorAnalysis-bhavinmoriya
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 收入水平, 房屋年龄, 居住面积, 人口统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房屋销售的结构化数据，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，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国各地区，具体区域信息通过“Address”字段提供。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“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）以及“Address”（房屋地址）。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但结构清晰，字段完整，适合用于多种数据分析任务。
该数据集适合用于探索美国房屋市场的价格影响因素，并进行房价预测模型的构建。
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、房价影响因素研究等学术研究，如探讨收入、房屋年龄、居住面积与房价之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产估价、市场调研、销售策略制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、市场风险评估以及房地产政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于分析不同因素对房价的影响，帮助用户构建预测模型，优化投资决策，并深入理解美国房地产市场的动态。
