房价预测清洗数据集-abraham8614
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，数据清洗，机器学习，房价分析，经济学，城市规划
数据概述：
该数据集包含经过清洗和预处理的房价数据，记录了不同地区的房屋价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近期，具体年份信息在数据集中有所体现。
地理范围：数据覆盖了多个城市或地区，包括房屋的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的面积，卧室数量，卫生间数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周边环境等影响房价的变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行数据清洗，缺失值处理和异常值处理。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，机器学习建模等领域。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场趋势研究，如分析房屋面积，地理位置等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估，市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，为房地产市场提供数据支持。
