房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketPricePredictionDataset-golamahmedbone
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 经济指标, 数据分析, 英国, 美国
数据概述：
该数据集包含来自英国和美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征与价格，以及与房屋所在地区相关的经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间段的横截面数据。
地理范围：数据覆盖英国和美国。
数据维度：包括房屋的平均收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量、房屋面积（平方英尺）、价格、社区、国家以及与资本相关的指标（如负债）。
数据格式：数据集包含CSV和XLSX两种格式，其中CSV文件名为“UK datacsv”，XLSX文件名为“USAData (1)xlsx”，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和经济模型构建。
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、价格影响因素分析等学术研究，例如探讨房屋特征与价格之间的关系，以及经济指标对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、房地产投资分析、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，例如优化投资策略、制定房地产政策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产课程的辅助材料，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屋属性、地理位置和经济因素对房价的影响，帮助用户构建预测模型、优化投资策略。
