房价预测数据集HousingDataCSVDataset-amirrezaei1997
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，数据分析，经济，城市规划
数据概述：该数据集包含来自美国不同地区的房价数据，记录了房屋的各种属性和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含了不同年份的房价信息。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市和地区。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周边环境等，以及对应的销售价格。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，数据建模和机器学习等领域。
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：适用于房价预测，房地产市场分析，影响房价因素研究等学术研究，如不同地区房价差异分析，影响房价的关键因素研究等。
行业应用：可以为房地产行业，金融机构和评估机构提供数据支持，特别是在房价评估，市场趋势预测等方面。
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，经济学和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，为房地产投资，市场分析和政策制定提供数据支持。
