墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-wulphtv
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 房价分析, 机器学习, 数据挖掘, 房屋属性, 市场分析
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，包括房屋的地理位置、房屋属性、销售价格等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2016年到2017年（具体时间根据Date字段）。
地理范围：数据覆盖墨尔本及其周边地区。
数据维度：数据集包括“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”（销售商）、“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”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（房产数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，便于数据分析和处理。
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、数据可视化等研究和应用。
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、地理位置对房价的影响等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房产价值、制定投资策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产课程的辅助材料，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地区房价的因素，构建房价预测模型，帮助用户更好地理解房地产市场动态，优化投资决策。
