房地产市场房价分析数据集RealEstateHousingPriceAnalysis-adiencoding
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 房屋特征, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性信息与对应的价格，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为某一时间段的横截面数据。
地理范围：数据集未明确标注地理位置，但根据数据内容推测可能来源于特定地区的房地产市场。
数据维度：包括房屋价格（price）和多个影响房价的因素，如房屋面积（area）、卧室数量（bedrooms）、卫生间数量（bathrooms）、楼层数（stories）、是否有主干道（mainroad）、是否有客房（guestroom）、是否有地下室（basement）、是否有热水供暖（hotwaterheating）、是否有空调（airconditioning）、停车位数量（parking）、是否为优先区域（prefarea）以及房屋装修状态（furnishingstatus）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模等研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、投资机构提供数据支持，用于市场调研、投资决策、风险评估等。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和市场监管，以及金融机构的房地产贷款风险评估。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学与机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素及建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响程度。
