住宅价格预测模型训练数据集ModeltoTrainHousesDataset-malenafriedrich
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，回归分析，机器学习，数据分析，经济研究，城市规划
数据概述： 该数据集包含用于住宅价格预测的模型训练数据，记录了房屋交易的相关特征及价格信息。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，包括不同区域的住宅市场。
数据维度：数据集包括房屋的面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，建筑年代，周边设施（如学校，交通）等变量，以及对应的交易价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，市场分析及机器学习模型训练，特别是在回归分析，特征工程及预测建模任务中具有重要应用价值。
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：适用于房地产价格影响因素分析，市场趋势预测等学术研究，如房价与地理位置的关系，经济因素对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在房价评估，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的定价和投资策略。
教育和培训：作为数据科学，经济学及城市规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产数据分析及机器学习建模技术。
此数据集特别适合用于探索房价影响因素及预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略和投资决策，提升房地产市场的数据驱动能力。
