房价预测数据集HousingRegressionDataset-syedabdulqadir
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，回归分析，机器学习，数据分析，经济学，城市规划
数据概述： 该数据集包含来自美国波士顿地区的房价数据，旨在用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为1978年。
地理范围：数据覆盖了美国马萨诸塞州波士顿地区的多个街区。
数据维度：数据集包括房价以及影响房价的多种因素，如房屋的平均房间数，住宅的平均人口比例，城镇犯罪率，工业用地比例，到波士顿市中心的加权距离，一氧化氮浓度，交通便利程度等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Harrison， D.， & Rubinfeld， D. L. (1978). Hedonic prices and the demand for clean air. Journal of Environmental Economics and Management， 5(1)， 81-102. 该数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测，回归分析，机器学习建模等领域的研究和应用，特别是在房地产市场分析，经济学研究等方面具有重要价值。
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：适用于房价影响因素分析，回归模型建立，预测模型评估等研究，如房价与各种因素之间的关系分析，预测模型的性能比较等。
行业应用：可以为房地产行业，金融机构提供数据支持，特别是在房屋估价，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的分析和预测，帮助政府部门，开发商和个人做出更明智的决策。
教育和培训：作为统计学，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回归分析，模型构建及评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，帮助用户实现房价预测，市场趋势分析等目标，为房地产行业和相关领域提供数据支持。
