房价预测数据集Result1CSV-HousingPricePredictionDataset-tunahankorkmaz
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，房地产，机器学习，数据分析，房价，经济，时间序列
数据概述： 该数据集包含房价预测相关数据，主要用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不详。
地理范围：数据覆盖了多个地区，具体地区信息不详。
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，建造年份，周边环境，房价等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行标准化和清洗。
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：适用于房价影响因素分析，房价预测模型构建等学术研究，如不同因素对房价的影响程度，房价预测模型的准确性评估等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在市场分析，房价评估和投资决策方面。
决策支持：支持房地产行业的投资决策和市场分析，帮助投资者和开发商做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及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预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素和预测方法，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和市场分析。
