房价回归预测数据集PLSRegressionHousePricePredictionDataset-bibeksa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测， 数据集， 回归分析， 机器学习， 房地产， 经济学， 数据建模， 城市规划
数据概述：该数据集来自多个房地产网站的数据，记录了不同地区的房屋交易信息，适用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了中国的多个城市和地区，包括一线城市和部分二线城市。
数据维度：数据集包括房屋面积，户型，楼层，装修状况，交通便利性，周边设施，学校，医院等信息，以及房屋的交易价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个房地产网站的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业分析，房价预测，市场趋势研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房价波动研究，房地产市场趋势分析等学术研究，如供需关系对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在房价预测，市场调研，投资决策方面。
决策支持：支持房地产企业制定更科学的定价策略和市场推广策略。
教育和培训：作为房地产管理和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略，提高经济效益。
