住宅价格数据集HousePriceCSVDataset-hanaqorbani
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产行业，价格分析，数据集，时间序列，机器学习，销售预测，商业智能，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含住宅价格相关信息，适用于房价分析，市场预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的住宅市场，包括一线，二线及三线城市。
数据维度：数据集包括住宅的售价，面积，户型，楼层，地理位置，建筑年代，装修情况等变量。还包括影响房价的市场因素，如区域经济指标，政策变化等。
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：数据来源于公开的房地产交易记录和市场调研报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的房价预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，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：适用于房价波动原因分析，市场趋势预测等研究，如不同区域房价差异的原因分析，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，特别是在市场预测，房价评估和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的市场策略制定，帮助制定科学的定价，开发和投资决策。
教育和培训：作为经济学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场价格变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略和投资决策，提高市场分析的准确性和有效性。
