墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneHousingPriceAnalysis-anooper
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, 土地面积, 建筑面积, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售日期，具体时间范围未知，但包含多个年份的销售记录。
地理范围：数据覆盖墨尔本市及其周边区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋所在城区（Suburb）、地址（Address）、房间数量（Rooms）、房屋类型（Type）、销售方式（Method）、中介公司（SellerG）、销售日期（Date）、距离市中心距离（Distance）、邮政编码（Postcode）、卧室数量（Bedroom）、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（Latitude, Longtitude）、所属区域（Region）、房产数量（Propertycount）、停车区域（ParkingArea）以及房屋价格（Price）。
数据格式：CSV格式，文件名为Melbourne_housing_FULL.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和地理信息系统应用。
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、房屋类型与价格关系研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、开发商提供数据支持，用于市场调研、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供决策参考。
教育和培训：作为房地产评估、数据分析、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各种因素，例如地理位置、房屋类型、房屋面积等，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
