墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePrediction-shreniksutar
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, 房价, 澳洲
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场房屋销售的详细信息，记录了不同房屋的地理位置、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，涵盖了房屋销售的日期，从2016年到2017年。
地理范围：数据覆盖澳大利亚墨尔本地区，包含了多个城区（Suburb）的房地产交易信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如房屋所在城区（Suburb）、详细地址（Address）、房间数量（Rooms）、房屋类型（Type）、销售价格（Price）、销售方式（Method）、房地产经纪人（SellerG）、销售日期（Date）、距离市中心距离（Distance）、邮政编码（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）、市政区域（CouncilArea）、纬度（Lattitude）、经度（Longtitude）、区域名称（Regionname）以及该区域的房产数量（Propertycount）。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如房屋价格与地理位置、房屋类型、建筑面积等因素之间的关系分析。
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、房屋估值等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
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地产价格的关键因素，帮助用户建立预测模型、优化投资决策。
