房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousePricePrediction-atika23523024
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 空间数据, 经济指标
数据概述：
该数据集包含房地产市场房价数据，记录了影响房价的多种因素，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但从经纬度信息推测可能涵盖特定区域的房地产市场。
数据维度：包括房价（Price）、收入（Income）、房屋年龄（Age）、房间数量（Rooms）、卧室数量（Bedrooms）、人口（Population）、纬度（Latitude）、经度（Longitude）以及多个地区代码（DTC, DTLA, DTSG, DTSJ, DTSF）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为house_pricecsv和x_testcsv，便于数据处理和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价与各种因素之间的关系。
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、房价影响因素研究、以及空间数据分析等研究领域。
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、风险评估、以及房价预测。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策、以及城市规划和发展决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型、分析房价的影响因素、以及进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现更精准的房价预测和更有效的市场决策。
