墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysisDataset-simonjb
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, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 数据挖掘
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，包括房屋的地理位置、房屋类型、价格和其他相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间跨度需根据Date字段中的数据确定，但可以推测为一段时间内的历史销售数据。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边地区。
数据维度：包括房屋的城区（Suburb）、地址（Address）、房间数量（Rooms）、房屋类型（Type）、价格（Price）、销售方式（Method）、中介公司（SellerG）、销售日期（Date）、距离市中心距离（Distance）、邮编（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）、纬度（Lattitude）、经度（Longtitude）、区域名称（Regionname）和房产数量（Propertycount）等。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，便于数据分析和处理。数据中包含数值型、文本型和日期型数据。
数据来源：数据来源于房地产交易记录等公开信息，已进行数据清洗和整理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和房屋价值评估等领域的研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商、金融机构等提供数据支持，用于市场调研、房屋估价、投资分析等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如制定销售策略、优化投资组合等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，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墨尔本房地产市场的价格变化规律、影响房价的关键因素，并构建房价预测模型，帮助用户实现对房地产市场的深入了解和有效决策。
