波士顿房价预测数据集BostonHousingPredictionDataset-gabriellajasmyne
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，数据挖掘，经济学，统计分析
数据概述： 该数据集包含波士顿地区住宅房价的数据，记录了影响房价的各项因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1970年代。
地理范围：数据覆盖了美国波士顿及其周边地区。
数据维度：数据集包括住宅的平均房间数、人口密度、犯罪率、到中心区域的距离、房产税率、教师与学生的比例等变量，以及房价的中位数。
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：数据来源于波士顿地区的公开房地产数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测、回归分析、机器学习等领域，尤其是在建立房价预测模型、分析影响房价因素等方面具有重要应用价值。
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：适用于房价影响因素分析、房地产市场趋势预测等研究，如房价波动的原因分析、不同因素对房价的影响程度研究等。
行业应用：可以为房地产开发商、中介公司等提供数据支持，特别是在房价预测、市场分析等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和投资决策。
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回归分析、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的效率和盈利能力。
