房地产价格预测数据集2016-2018年住宅售价数据-dragomirstojanovic
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自美国爱荷华州 Ames 市的住宅房产交易数据，记录了住宅房产的详细特征及成交价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州 Ames 市的住宅市场。
数据维度：数据集包括住宅的各类特征，如面积，房间数量，地理位置，建筑年代，设施类型，装修状况等，以及对应的成交价格。
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 Ames 市政府公开的房产交易记录，并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，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析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：适用于房地产价格影响因素分析，市场趋势预测等研究，如房价波动的原因分析，区域价格差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房产估价，市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商，中介和投资者制定科学的定价，选址和投资决策。
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回归分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的预测精度和决策效率。
