墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneHousingPricePredictionDataset-khushamudin
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 房屋销售, 机器学习, 数据分析, 澳大利亚, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了墨尔本地区的房屋销售信息，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定时间段内的房屋销售信息，具体时间范围由“Date”字段体现，但未明确给出起始和结束年份。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边区域，包括各个郊区（Suburb）的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Suburb”（郊区）、“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”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（该区域内的房产数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为melbourne_housing_data.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，经过整理，用于分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测模型构建以及地理空间数据分析。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、区域市场对比等研究，例如，分析房屋类型、位置、面积等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者提供数据支持，用于市场分析、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如制定销售策略、优化定价、评估投资回报等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据建模、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房价的关键因素，构建房价预测模型，并分析不同区域的市场表现，从而提升预测精度和辅助决策制定。
