房地产价格预测数据集RealEstatePricePredictionDataset-thang19it3
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，地理位置，房屋属性，回归分析，机器学习，数据分析，空间数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性及对应价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了经纬度信息，可用于空间分析。
数据维度：数据集包括房屋的房间数量、楼层、面积、纬度、经度和价格等关键属性。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但包含了房屋的结构化信息，适合用于房价预测模型构建。
该数据集适合用于房地产价格预测和影响因素分析，以及空间数据可视化。
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、房价影响因素研究、空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房地产投资决策、房地产市场预测等提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政策制定者进行决策，例如优化定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及地理位置对房价的影响，有助于构建和优化房价预测模型。
