墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePrediction-azizbekboboqulov
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 市场分析, 机器学习, 墨尔本, 房价, 房屋信息, 数据分析
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，包括房屋基本信息、销售价格、销售日期以及地理位置等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了2016年至2017年。
地理范围：数据覆盖澳大利亚墨尔本地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如城区（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）、行政区域（CouncilArea）、纬度（Lattitude）、经度（Longtitude）、区域名称（Regionname）以及房屋总数（Propertycount）等。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测以及相关的数据建模和机器学习应用。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、区域市场对比等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商、投资机构等提供数据支持，用于市场分析、价格预测、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、市场进入策略等。
教育和培训：作为数据分析、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墨尔本房价的关键因素，构建房价预测模型，以及分析不同区域的市场表现，从而实现更精准的决策和更深入的行业洞察。
