墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneHousingMarketPricePrediction-kryusufkaya
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, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 澳大利亚
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场（澳大利亚）的房屋销售数据，记录了房屋的详细信息及其最终售价，可用于房价预测等相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2017年，涵盖了墨尔本房地产市场的典型销售周期。
地理范围：数据覆盖澳大利亚墨尔本都会区及周边地区。
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）、房地产经纪公司（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）、停车位数量（Car）、土地面积（Landsize）、建筑面积（BuildingArea）、建造年份（YearBuilt）、市政区域（CouncilArea）、经纬度（Lattitude, Longtitude）、区域名称（Regionname）以及房屋数量（Propertycount）。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步清洗，但可能存在缺失值，需要进一步预处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、影响因素研究等。
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、空间数据分析等学术研究，如房价预测模型构建、不同区域房价对比研究等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房地产开发商、投资机构等提供数据支持，特别是在市场分析、定价策略、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管，以及购房者的决策参考。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建等课程的实训数据，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，帮助用户构建预测模型，优化投资决策。
