房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-mitrajitkamble
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，回归分析，经济，市场分析，数据分析
数据概述： 该数据集包含了关于房屋价格预测的相关数据，记录了不同房屋的特征和对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围未明确，但涵盖了房屋销售的历史数据。
地理范围： 数据覆盖了特定地区的房屋信息，具体地理位置未明确。
数据维度： 数据集包括房屋的各种特征，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建筑年份，房屋类型，装修情况，周边设施等，以及对应的房屋销售价格。
数据格式： 数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于公开的房地产数据，并已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，以及机器学习模型的训练和评估。
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： 适用于房价预测，房地产市场趋势分析，以及影响房价因素的研究。
行业应用： 可以为房地产经纪人，开发商，评估师等提供数据支持，用于房屋定价，市场分析和投资决策。
决策支持： 支持房地产行业的决策制定，如房屋买卖策略，投资规划等。
教育和培训： 作为数据分析，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测和回归分析。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，帮助用户实现更准确的房屋价格评估，支持房地产市场的研究和分析。
