房地产市场房屋价格影响因素分析数据集RealEstateMarketHousePriceFactors-kevinvilar
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 影响因素, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋属性, 市场调研
数据概述：
该数据集包含关于房屋属性和价格的数据，记录了不同房屋的特征与对应价格之间的关系，可用于分析影响房屋价格的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但从数据字段推测，数据可能涵盖多个城市或地区。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如房屋面积（Area）、车库数量（Garage）、壁炉数量（FirePlace）、浴室数量（Baths），以及是否包含白色大理石（White Marble）、黑色大理石（Black Marble）、印度大理石（Indian Marble）、楼层数（Floors）、所在城市（City）、是否安装太阳能（Solar）、是否使用电力（Electric）、是否使用光纤（Fiber）、是否有玻璃门（Glass Doors）、是否有游泳池（Swiming Pool）、是否有花园（Garden）以及房屋价格（Prices）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及影响因素研究。
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、房价影响因素的学术研究，如探索不同房屋特征对价格的影响程度、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、投资者提供数据支持，用于市场调研、房屋估价、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业相关决策的制定，如优化房屋设计、调整定价策略等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
