房地产市场房价预测分析数据集RealEstateMarketHousingPricePredictionAnalysis-ankur0912
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 房屋属性, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋销售价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售时间，具体时间范围需根据数据中“Date House was Sold”字段确定。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但包含了邮政编码（Zipcode）以及经纬度信息，可用于定位分析。
数据维度：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、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、翻新后的居住面积（平方英尺）和翻新后的地块面积（平方英尺）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“1/1 Regression - Module - (Housing Prices)csv”，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行结构化整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、影响因素分析以及市场趋势研究。
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、房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者提供数据支持，用于市场分析、投资决策和风险评估。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及支持金融机构进行抵押贷款风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场动态。
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，并对市场趋势进行深入分析，帮助用户优化投资决策、提升市场预测精度。
