房屋价格分类数据集ClassificationHousePriceDataset-kirtisinghsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，分类，机器学习，数据分析，商业智能，经济学
数据概述：该数据集包含来自公开渠道的房屋交易数据，记录了不同地区房屋的价格分类信息。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：数据覆盖了多个国家和地区的城市，包括中国，美国，欧洲等主要房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的基本属性（如面积，户型，楼层，朝向等），地理位置（如城市，区域，经纬度），交易时间，价格分类（如低，中，高）等变量。
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，市场分析和机器学习等领域，特别是在分类模型训练，特征工程等任务中具有重要价值。
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：适用于房地产价格分类，市场趋势分析等学术研究，如房屋价格影响因素分析，区域市场差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在房价评估，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格分类和策略优化，帮助企业和政府制定科学的房地产政策和市场调控措施。
教育和培训：作为经济学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产数据分析，分类模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格分类的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价分类预测，优化市场策略和投资决策，提高房地产市场的透明度和效率。
