墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneHousingPriceAnalysisDataset-pychandra
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 房屋, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了墨尔本地区房屋的销售信息，特别是不包含异常值的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边区域，包括各个城区和区域。
数据维度：数据集包括“Suburb”（城区）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“SellerG”（经纪人）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离）、“Postcode”（邮编）、“Bedroom”（卧室数量）、“Bathroom”（卫生间数量）、“Car”（车位数量）、“Landsize”（土地面积）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（房产数量）、“Price”（价格）、“Total_Space_New”（总面积，新增）。
数据格式：CSV格式，文件名为Melbourne_Housing_NoOutliers.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行异常值处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和数据建模等领域。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、区域房价比较等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在市场调研、销售策略制定、投资分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构和购房者进行决策，例如评估投资回报率、预测房价走势等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建等课程的辅助材料，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墨尔本房价的关键因素，帮助用户实现精准的房价预测、优化投资决策以及深入的市场分析。
