美国房屋市场房价影响因素数据集USAHousingMarketPriceFactors-kryusufkaya
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋估价, 经济指标, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国各地区房屋销售数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据覆盖美国不同区域。
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，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源未明确，但数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和相关经济指标的研究。
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、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、房屋价格预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策支持等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产企业进行市场监管、政策制定和投资策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能，深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各种影响因素之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资策略。
