墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-niteshkumarkushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 澳大利亚, 房屋属性, 市场分析, 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，记录了房屋销售的详细信息，包括房屋的地理位置、属性特征、销售价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的销售时间跨度为2016年至2017年。
地理范围：数据覆盖澳大利亚墨尔本及周边地区。
数据维度：数据集包括“Suburb”（郊区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方式）、“SellerG”（销售商）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮政编码）、“Bedroom2”（卧室数量）、“Bathroom”（卫生间数量）、“Car”（车位数量）、“Landsize”（土地面积）、“BuildingArea”（建筑面积）、“YearBuilt”（建筑年份）、“CouncilArea”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（房产数量）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的房地产销售信息，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析和地理空间数据分析等领域。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构提供数据支持，用于价格预测、市场调研、销售策略制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场进入策略制定。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习建模、数据可视化等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索影响墨尔本房价的关键因素，构建房价预测模型，以及进行市场细分和区域分析，帮助用户优化投资决策。
