房价预测数据集HousePricingDataset-akincoskun
数据来源：互联网公开数据
标签：房价，房地产，数据集，预测，机器学习，回归分析，经济学，城市规划
数据概述： 该数据集包含了关于房屋价格的详细信息，旨在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不明确，但通常涵盖了近年来不同地区的房屋交易数据。
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，邮政编码等信息。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周边环境，市场因素等。
数据格式：数据通常以CSV，Excel等格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开信息，政府部门发布的房地产交易数据，房地产中介网站等，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产评估，房价预测，市场分析，风险评估等领域的研究和应用，特别是在机器学习，统计建模等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房地产市场研究，房价影响因素分析，房屋估值模型构建等学术研究，如分析不同因素对房价的影响，预测房价走势等。
行业应用：可以为房地产开发商，房地产中介，金融机构等提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，城市规划，政策制定等，帮助相关机构和个人做出更明智的决策。
教育和培训：作为房地产，数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，房地产市场分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素和预测模型，帮助用户实现房价预测，风险评估，市场分析等目标，为房地产行业的决策和研究提供数据支持。
