房屋价格预测数据集DatasetforHousePricePrediction-akalyasubramanian
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，回归分析，时间序列，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集主要用于房屋价格预测任务，记录了不同地区房屋的特征和价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的房地产市场，包括住宅，商业地产等不同类型的房产。
数据维度：数据集包括房屋的基本特征，如面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，房龄，周边设施等，以及房屋的售价。还包括一些社会经济因素，如人均收入，房屋供需等。
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，时间序列预测等方面具有重要价值。
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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等研究，如房价波动的原因分析，影响因素研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在价格预测，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商，投资者制定科学的定价和投资决策。
教育和培训：作为商业分析，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，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素与变化规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略，提高市场竞争力。
