房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousingPricePrediction-tejalkomb
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋信息, 机器学习, 线性回归, 房屋评估, 数据分析, 市场趋势
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息以及对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但房屋信息包含了“Neighborhood”（社区/街区）字段，可用于分析不同区域的房价差异。
数据维度：数据集包括多个关键字段：
SquareFeet（房屋面积，单位未标明）；
Bedrooms（卧室数量）；
Bathrooms（浴室数量）；
Neighborhood（社区/街区）；
YearBuilt（建造年份）；
Price（房屋价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_price.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等研究。
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、房屋价格影响因素研究等，例如探索房屋面积、卧室数量、建造年份等因素对房价的影响。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于建立房价预测模型，分析房屋的价值，并探索影响房价的关键因素。
