大规模住房数据集BigHousingDataset-lizasareen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，住房市场，数据集，数据分析，机器学习，经济研究，市场预测，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多个地区的住房市场数据，记录了不同地区的住宅销售和租赁信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2000年到2022年。
地理范围： 数据覆盖了全球多个主要城市的住宅市场，包括北美，欧洲和亚洲的多个国家。
数据维度： 数据集包括住宅的属性特征，如房屋类型，面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，价格，销售日期等变量。还包括市场相关的经济指标，如利率，通货膨胀率等。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于房地产公开数据平台和市场研究报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的分析，住房价格预测，经济研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，市场趋势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： 适用于房地产市场的价格波动，影响因素分析等学术研究，如房价走势研究，市场供需关系分析等。
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，定价策略等方面。
决策支持： 支持房地产市场的趋势分析和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的投资和销售决策。
教育和培训： 作为商业分析，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地产市场分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资和销售策略，提高市场竞争力。
