墨尔本房地产市场房价数据分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysisDataset-satriyopudjo
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 房价预测, 市场分析, 房产交易, 数据挖掘, 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，记录了墨尔本地区房屋的交易信息，包括房屋的地理位置、基本属性、交易价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体日期开始至具体日期结束，涵盖了墨尔本房地产市场一段时间内的交易情况。
地理范围：数据主要覆盖墨尔本及周边区域，包括不同的城区（Suburb）和区域（Regionname）。
数据维度：数据集包括“Suburb”（城区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方法）、“SellerG”（销售商）、“Date”（交易日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮政编码）、“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”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（该区域房产数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步清洗，但可能仍需进一步处理缺失值和异常值。
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、房价预测、影响房价因素研究等学术研究，如构建房价预测模型、分析不同城区房价差异。
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、房产估值、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，辅助进行市场分析和风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的实训材料，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构成，分析影响房价的关键因素，并构建预测模型，帮助用户实现更准确的房价预估和更明智的投资决策。
