房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketHousingPriceFactors-kunyunwu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 建筑面积, 土地面积, 房屋结构, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征以及对应的价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，但包含了房屋的各种属性，如建筑面积、土地面积、房屋结构等。
数据维度：数据集包括“price”（房屋价格）、“bldg.full”（建筑面积）、“total.full”（总面积）、“land.acres”（土地面积）、“percent.brick”（砖结构比例）、“main.living.area”（主要居住面积）、“total.living.area”（总居住面积）、“basement.area”（地下室面积）、“att.garage.area”（车库面积）、“bathrooms”（浴室数量）、“bedrooms”（卧室数量）、“rooms”（房间数量）、“year.built”（建造年份）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为houses.csv，易于进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源未明确，可能来自房地产网站、市场调研等，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估以及房地产市场分析等。
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，如房屋价格影响因素分析、不同房屋类型价格对比、房屋价值评估模型构建等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、评估机构等提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定、客户需求预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估、资产管理等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据建模、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地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并对房地产市场的动态变化进行分析。
