房地产价格预测数据集PropertyPricePredictionDataset81特征81Features-apachenaren
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，特征工程，机器学习，房地产分析，经济学，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自多个地区的房地产价格数据，记录了房屋特征及其对应的价格信息，适用于房地产价格预测、特征工程等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2011年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括81个特征，涵盖房屋的多个方面，如位置、面积、房龄、楼层、车位、装修状况、周边设施等。
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：数据来源于多个公开的房地产数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的价格预测、市场分析、经济学研究等领域的应用，特别是在机器学习模型训练、特征选择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：适用于房地产价格预测、市场趋势分析等研究，如房价变动的原因分析、市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在价格预测、市场策略制定和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的价格预测和市场分析，帮助他们做出科学的投资决策。
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价格预测、特征工程等技术。
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，优化房地产投资和市场策略，提高投资效率和盈利能力。
