房屋价格预测数据集DataKagglePredictionHouseDataset-johannapareja
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，数据分析，回归分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集包含来自公开房地产市场的房屋交易数据，记录了房屋价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2019年。
地理范围：数据覆盖了中国多个城市，包括北京，上海，广州，深圳等主要一线城市及部分二线城市。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，房龄，房间数量，楼层，装修情况，周边设施（如学校，医院，交通站点等），交易价格等变量。
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：数据来源于公开房地产交易平台和政府公开数据，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的应用，尤其在回归分析，特征工程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：适用于房地产价格影响因素分析，市场趋势预测等研究，如房价波动的原因分析，不同区域房价差异研究等。
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，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助行业参与者制定科学的定价，投资和营销决策。
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回归分析，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场定位和投资策略，提高决策效率和盈利能力。
