房地产市场房价数据集HousingSalePriceDataset-ameenamiri
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，市场分析，时间序列，机器学习，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多个地区的真实房地产交易记录，记录了房屋的销售价格及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的房地产市场，包括一线城市和二线城市。
数据维度：数据集包括房屋的销售价格，房屋面积，房龄，装修状况，地理位置，周边设施，交易日期等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个城市的房地产交易公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，时间序列分析等领域的研究和应用，特别是在房价波动预测，市场趋势分析等方面具有重要应用价值。
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，房价预测研究，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：支持房地产开发商，投资者和政府机构制定科学的市场策略和政策，帮助他们做出更明智的决策。
教育和培训：作为房地产经济学，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市场房价的变化规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，提高市场竞争力。
