墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysis-ryangrantham1
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, 数据分析, 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，包括房屋的地理位置、基本属性、销售价格以及销售日期等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2017年。
地理范围：数据覆盖墨尔本地区，包括各个城区和区域。
数据维度：数据集包含Suburb（城区）、Address（地址）、Rooms（房间数量）、Type（房屋类型）、Price（价格）、Method（销售方法）、SellerG（中介）、Date（销售日期）、Distance（距离市中心距离）、Postcode（邮编）、Bedroom2（卧室数量）、Bathroom（浴室数量）、Car（车位数量）、Landsize（土地面积）、BuildingArea（建筑面积）、YearBuilt（建造年份）、CouncilArea（政府区域）、Lattitude（纬度）、Longtitude（经度）、Regionname（区域名称）、Propertycount（房产数量）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.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信息平台，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理位置分析等研究。
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、城市规划、地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价对比、房屋类型与价格关系研究等。
行业应用：可以为房地产中介、开发商、投资机构提供数据支持，特别是在市场趋势分析、定价策略制定、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地管理和房地产政策制定。
教育和培训：作为房地产分析、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房价的影响因素，预测房价走势，分析不同区域的房地产市场特征，帮助用户做出明智的投资决策和市场分析。
