墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneHousingMarketPriceAnalysis-nirmaldash
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 市场分析, 房屋估价, 数据挖掘, 机器学习, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本地区房地产市场交易的详细信息，记录了房屋的各项属性和交易价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2016年到2017年（具体时间段取决于数据来源）的房屋交易信息。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边区域，包括不同的郊区（Suburb）。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋所在郊区（Suburb）、地址（Address）、房间数量（Rooms）、房屋类型（Type）、价格（Price）、交易方式（Method）、中介公司（SellerG）、交易日期（Date）、距离市中心距离（Distance）、邮政编码（Postcode）、卧室数量（Bedroom2）、浴室数量（Bathroom）、车位数量（Car）、土地面积（Landsize）、建筑面积（BuildingArea）、建造年份（YearBuilt）、市政区域（CouncilArea）、经纬度（Lattitude, Longtitude）、区域名称（Regionname）以及房产数量（Propertycount）。
数据格式：CSV格式，文件名为Melbourne_housing_FULL.csv，便于数据处理与分析。数据中包含数值型、文本型和日期型数据。数据可能存在缺失值（如价格、建筑面积、建造年份等）。
该数据集来源于公开的房地产市场信息，已进行初步整理，方便用户进行分析。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房地产估价模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、开发商、投资者提供数据支持，用于市场趋势分析、房屋定价策略制定、投资回报评估等。
决策支持：支持政府部门制定房地产市场调控政策，以及个人购房决策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，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房价的关键因素，构建房价预测模型，以及进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现优化投资决策、提升市场预测精度等目标。
