美国房屋市场价格分析数据集USAHousingMarketPriceAnalysis-zgrgelez
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋, 市场分析, 收入, 卧室, 房间, 人口, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国各地区的房屋销售数据，记录了房屋价格及其相关特征，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖美国各州及地区，通过地址信息进行区分。
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，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价影响因素分析、房价预测模型构建，以及市场趋势研究。
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：适用于房地产经济学、城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房屋价值评估模型构建等。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房屋估值、市场预测、投资决策等方面具备实用性。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定、城市规划以及房地产市场监管。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响美国房屋价格的因素，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
