房地产市场价格预测与城市发展数据集RealEstateMarketPricePredictionandCityDevelopmentDataset-gosaingourav17
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 价格预测, 城市发展, 机器学习, 数据分析, 经济, 市场, 预测模型
数据概述：
该数据集包含房地产市场价格预测相关数据，并结合了城市发展相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，用于分析价格影响因素。
地理范围：数据可能涵盖多个城市，具体城市信息包含在数据集中。
数据维度：包含价格数据和城市相关特征，其中价格数据可能为预测值或历史价格，城市特征可能包括人口、经济指标等。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和建模处理。此外，还包含PDF文件，可能为问题描述或相关报告。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未明确标注，但可用于房地产市场价格预测和城市发展研究。
该数据集适合用于房地产市场价格预测、城市发展分析和相关领域的数据建模、机器学习等技术应用。
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、城市经济学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、城市发展与房价关系研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其在房地产投资决策、市场风险评估、城市规划等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产市场监管，以及企业的数据驱动型决策。
教育和培训：作为房地产、金融、城市规划等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场规律。
此数据集特别适合用于探索房地产价格与城市发展之间的关系，预测房价走势，帮助用户优化投资策略、提升决策效率。
