墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneHousingMarketPricePrediction-ibrahimaconte
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 房屋属性, 市场分析, 地理信息, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场公开的房屋销售数据，记录了墨尔本地区房屋的详细信息，包括房屋的地理位置、基本属性以及销售价格。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，提供了墨尔本房地产市场的短期动态。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边区域，包括各个城区（Suburb）和区域名称（Regionname）。
数据维度：数据集包含“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”（政府区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（该区域内的物业数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的房地产数据，经过整理和清洗，适合用于分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和地理空间数据分析。
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、以及地理位置对房价的影响研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构和投资者提供数据支持，用于市场趋势分析、房屋估价和投资决策。
决策支持：支持房地产市场的政策制定和规划，以及为购房者提供信息参考。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，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墨尔本房地产市场的价格影响因素，预测房价走势，以及进行区域市场对比分析，帮助用户实现房地产市场的深入理解和预测。
