房地产价格预测与高级回归技术数据集AdvancedRegressionTechniques-RealEstatePricePredictionDataset-aqibrehmanpirzada
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，回归分析，机器学习，数据科学，统计学，商业智能
数据概述： 该数据集专注于房地产价格预测领域，记录了与房地产相关的各种特征和对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，但通常涵盖多个年份的历史数据。
地理范围：数据覆盖了特定城市的房地产交易，主要为住宅和商业地产。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，建筑年份，附近设施（如学校，公园，交通），房屋类型等，以及对应的销售价格。还包括一些可能影响价格的经济指标和社会因素。
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：数据来源于公开的房地产交易记录和相关经济数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，回归分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在房价预测模型构建，特征重要性分析及回归算法比较等任务中具有重要价值。
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，房价波动研究及经济指标与房价关系等学术研究，如房价与地理位置，房屋特征之间的关系分析等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构和投资者提供数据支持，特别是在房价预测，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，帮助相关领域制定更好的定价，投资和营销策略。
教育和培训：作为统计学，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回归分析，特征工程及相关建模技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素及其预测规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和市场分析，提升房地产市场的透明度和效率。
