房价预测数据集HousePricingDataset-felipeliskepandando
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，市场分析，经济学
数据概述： 该数据集包含了房屋价格相关的详细信息，旨在用于房价预测模型的构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖了近期房地产市场的数据。
地理范围：数据覆盖了多个地区的房屋信息，包括房屋的地理位置，结构特征等。
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，地理位置，建筑年份，房屋类型，周边设施，房屋价格等。
数据格式：数据通常以CSV或Excel等常见格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于房地产市场公开信息，可能包括房屋销售记录，评估报告等。数据已进行一定程度的清洗和处理，以确保数据质量。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，机器学习模型训练等领域的研究和应用。
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：适用于房地产市场分析，房价影响因素研究，房价预测模型评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商，经纪人，评估师等提供数据支持，用于市场分析，房屋定价，投资决策等。
决策支持：支持房地产市场的政策制定，投资策略优化，风险评估等。
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和市场分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，帮助用户实现精准的房价预测，优化房地产投资决策，提高市场分析的准确性。
