影响美国房价因素数据集FactorsInfluencingUSHomePriceDataset-poojakarkhile
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，经济学，回归分析，市场分析，金融，数据分析
数据概述： 该数据集包含影响美国房价的各种因素，记录了房价及其相关经济和社会指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国主要城市和地区，包括不同州和城市的房价数据。
数据维度：数据集包括房价，家庭收入，失业率，利率，房屋面积，房屋年龄，学区评级，交通便利性等变量。还包括宏观经济指标和政策因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国政府的公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产经济学研究，房价预测模型构建以及市场分析等领域，尤其在回归分析，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场趋势研究等学术研究，如房价波动的原因分析，政策对房价的影响等。
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，市场趋势分析及投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的策略优化和投资决策，帮助房地产商和投资者制定科学的投资和定价策略。
教育和培训：作为经济学，数据科学及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素和规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产投资和定价策略，提高市场分析和决策的准确性。
