房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketHousingPriceFactorAnalysis-sindhunpujar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 市场分析, 线性回归, 数据挖掘, 机器学习, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含房地产市场房屋销售数据，记录了房屋的销售价格及其相关属性，适用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围依赖于原始数据，通常为几年内的销售记录。
地理范围：数据覆盖特定地区的房地产市场，具体区域信息包含在数据集的邮政编码、经纬度等字段中。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、地块面积（平方英尺）、楼层数量、是否临水、访问次数、房屋状况、整体等级、地下室面积、房屋年龄、翻新年份、邮政编码、经纬度、翻新后居住面积（平方英尺）、翻新后地块面积（平方英尺）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为1_Regression_-Module-_(Housing_Prices)1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场交易记录，可能经过了清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测模型构建和影响因素分析。
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、房价预测模型构建、影响房价因素的研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、评估师等提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定和风险评估。
决策支持：支持政府部门制定房地产市场调控政策，以及投资者进行投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产等相关课程的辅助材料，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房价与房屋属性、地理位置、市场状况之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
