房价预测与神经网络模型数据集HousePricePredictionwithArtificialNeuralNetworkDataset-deeprajvadhwane
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，时间序列，机器学习，神经网络，数据分析，商业智能
数据概述： 该数据集专注于房屋价格预测，记录了与房地产相关的多种特征数据，适用于房价预测模型训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的不同住宅区域。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，房间数量，建筑年代，附近设施（如学校，医院，商场），交通便利程度等变量。还包括房价标签，适用于监督学习任务。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录和市场报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，市场分析，机器学习模型训练等领域，尤其在房价预测模型的构建和优化方面具有重要应用价值。
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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等学术研究，如房价波动原因分析，影响因素研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房价预测，市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关领域制定科学的投资和定价决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和特征工程技术。
此数据集特别适合用于探索房价与多种因素的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和决策支持，提高房地产市场的透明度和效率。
