房价预测数据集RegressionHousingPricesDataset-chiragksharma
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，回归分析，经济学，市场分析，数据挖掘
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分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪70年代中期。
地理范围：数据覆盖了美国马萨诸塞州波士顿地区的住宅。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房间数量，房屋面积，犯罪率，交通便利程度，学校距离等，以及对应的房价信息。
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UCI机器学习库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，回归分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在构建房价预测模型，评估不同因素对房价的影响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：适用于房地产市场分析，房价影响因素研究等学术研究，如探索不同因素对房价的贡献，构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，房屋购买决策和城市规划等。
教育和培训：作为机器学习，统计学和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，模型构建和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，帮助用户实现房价预测，市场分析和风险评估等目标，为房地产市场研究和决策提供数据支持。
