房屋价格预测机器学习数据集OfferedDataMLHousepricesProject-frederikschiepers
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格，数据集，机器学习，回归分析，房地产，预测建模，数据分析，市场研究
数据概述：该数据集包含来自多个城市的房屋销售数据，适用于房屋价格预测，房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的多个区域，具体包括多个商圈和住宅区。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息，如房屋ID，房屋面积，卧室数量，浴室数量，建筑年份，车库数量，地理位置等。还包括销售数据，如销售价格，销售日期，销售状态。此外，还包括一些市场因素，如房屋所在区域的犯罪率，学区质量，交通便利性等。
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：数据来源于多个城市的房地产交易记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的市场分析，房屋价格预测，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房屋价格预测，房地产市场趋势分析，影响因素研究等研究，如房屋价格波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在需求预测，投资决策和市场分析方面。
决策支持：支持房地产开发商和投资者的价格预测和策略优化，帮助他们制定科学的定价和市场推广策略。
教育和培训：作为房地产分析，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回归分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化房地产投资决策，提高市场竞争力和盈利能力。
