房地产价格预测数据集HousingPricesPredictionDataset-youssefabdelmottaleb
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，时间序列，经济学，数据分析，商业智能
数据概述：该数据集用于预测房地产价格，记录了多个地区的房价数据，适用于房价预测和市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个主要城市和地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋特征信息，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，建筑年份，位置，土地面积，周边设施等。还包括历史房价数据和市场因素，如经济指标，利率，税收政策等。
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：数据来源于美国房地产市场公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业，经济学研究，市场预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列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：适用于房地产市场分析，房价预测，供需关系研究等，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在需求预测，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的市场预测和策略优化，帮助商家制定科学的开发和定价策略。
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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化市场定位和投资决策，提高经济效益。
