房地产销售数据分析数据集RealEstateSalesDataAnalysis-driubelluco
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 房屋类型, 城市数据, 销售日期, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋销售的相关信息，包括房屋的地理位置、销售时间、房屋特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“sale_date”字段推测为一段时间内的销售记录。
地理范围：数据覆盖了多个城市，如Teasdale和Silvertown等。
数据维度：数据集包含以下关键字段：house_id（房屋唯一标识）、city（城市）、sale_date（销售日期）、months_listed（房屋上市月份）、bedrooms（卧室数量）、house_type（房屋类型）、area（房屋面积）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、validation.csv和house_sales.csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和房屋销售趋势研究。
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：适用于房地产市场研究、房屋销售预测、以及不同房屋类型和城市房价对比的学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房地产投资机构提供数据支持，用于市场分析、销售策略制定、以及投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，帮助优化销售策略，提高市场竞争力。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，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分析房屋销售价格的影响因素，预测房价走势，以及探索不同城市和房屋类型的市场表现。
