标题：房地产与零售销售数据集分析
数据内容：
该数据集包含多个行业的销售与运营数据，主要分为两部分：
1. 房地产数据：包括犯罪率(crim)、区域税(zn)、工业用地比例(indus)、空气质量(nox)、房间数量(rm)、建筑年龄(age)、交通便利度(dis)、高速公路可达性(rad)、财产税率(tax)、学生教师比例(ptratio)、种族构成(b)、收入水平(lstat)和房价(medv)等字段。
2. 零售销售数据：包含销售记录(invoice id)、门店信息(branch, city)、客户类型(customer type, gender)、商品类别(product line)、价格信息(unit price, quantity, tax 5%, total)、交易时间(date, time, payment)、成本(cogs)、利润率(gross margin percentage)、收入(gross income)和客户评价(rating)等字段。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
1. 房地产行业：可用于分析房价影响因素、区域经济发展、城市规划等
2. 零售行业：适用于销售预测、客户行为分析、运营效率优化等
3. 金融行业：可用于风险评估、投资决策支持等
4. 城市管理：可支持交通规划、公共设施布局等
行业分类：
房地产、零售、金融、城市规划
标签：房地产, 零售, 数据分析, 房价预测, 销售记录, 客户行为, 统计分析, 城市规划, 投资决策, 风险评估，
统计分析：
该数据集包含多个维度的统计数据，部分关键指标如下：
- 房地产数据方面，房价(medv)有229种不同值，反映了较大的价格波动范围
- 在零售销售数据中，unit price存在943种不同值，显示商品价格的多样性
- 从客户评价(rating)来看，共有61种不同评分，表明客户满意度存在较大差异
- 绝大多数字段（如tax, total等）都有990种不同值，表明数据的丰富性和多样性
