Zillow住房市场数据集ZillowHousingMarketDataset-gopalmahadevan
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产市场，房价分析，数据集，时间序列，机器学习，数据挖掘，经济研究，商业智能
数据概述： 该数据集来自Zillow公司，记录了美国房地产市场的住房价格和交易数据，适用于房价趋势分析，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2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州和城市的房地产市场，包括住宅，公寓等多种类型的房产。
数据维度：数据集包括房产的地理位置，房屋类型，交易价格，面积，卧室数量，卫生间数量，历史价格走势等变量。
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Zillow公开的房地产数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场研究，时间序列分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在房价预测，市场趋势分析等方面具有重要价值。
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：适用于房地产价格趋势，市场波动等学术研究，如房价影响因素分析，区域市场对比等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在市场预测，投资决策和定价策略方面。
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投资，开发和销售决策。
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市场分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格波动规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略，提升决策的科学性和有效性。
