房地产市场房价影响因素分析数据集RealEstateMarketHousingPriceInfluencingFactors-fatymashaykh
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 市场调研, 线性回归, 数据可视化
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及其对应的价格信息，旨在探索影响房价的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间，可视为某一时间段的房地产市场快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从房屋特征推测，可能来源于特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋价格（price）、房屋面积（area）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（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）、以及房屋的装修状态（furnishingstatus）。
数据格式：CSV格式，分别存储在不同的文件中，如Housingcsv、BreastCancercsv、diabetescsv、MotorInsuranceFraudcsv，方便进行数据分析和模型构建。其中，Housingcsv文件包含房价及相关特征的详细信息。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析、以及房地产市场趋势研究。
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：适用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及影响房价因素的深入研究。
行业应用：可以为房地产开发商、投资机构、以及房地产经纪人提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定、以及投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，帮助企业优化运营策略，提升市场竞争力。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、以及数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资决策、以及深入理解房地产市场的运作规律。
