北京链家房价数据集TransformedBeijingHousingPricefromLianjia-chengzhuzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价分析，数据集，时间序列，机器学习，商业智能，市场研究，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自链家网（Lianjia）的北京地区房价数据，记录了北京不同区域、不同类型的房产价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了北京市的多个行政区，包括东城区、西城区、朝阳区等。
数据维度：数据集包括房价、房屋面积、房间数量、楼层、朝向、小区名称、区域位置、建造年代等变量。
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：数据来源于链家网的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格分析、市场趋势研究、机器学习建模等领域的应用，尤其在房价预测、区域价格差异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：适用于房地产市场分析、房价趋势研究等学术研究，如房价波动原因分析、区域价格差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商、中介机构等提供数据支持，特别是在市场分析、定价策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和投资决策，帮助相关机构制定科学的投资和销售策略。
教育和培训：作为房地产分析、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价影响因素及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索北京房价的波动规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和定价策略，提升市场分析的准确性和效率。
