房屋交易价格影响因素分析数据集HouseTransactionPriceInfluencingFactors-rhs342001
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 市场分析, 数据挖掘, 回归分析, 房屋特征, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋交易价格及其相关的多种影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋交易的时间，具体时间范围未知，但可以用于分析不同时间段的市场表现。
地理范围：数据涵盖了特定地区的房屋交易信息，包括邮政编码、经纬度等地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观数量、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、地理位置信息（经纬度、邮政编码）、周边学校数量、距离机场距离以及房屋交易价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为Assignment2_q2_dataset (2).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确说明，但包含了房屋的多种特征，可用于房价预测和市场分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋价值评估和影响因素研究。
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：适用于房地产经济学、城市规划、数据科学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房屋价值评估模型构建等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、评估师等提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定、风险评估等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、政策制定，以及投资者进行投资决策。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，预测房价走势，优化房地产投资策略，以及进行市场细分和竞争分析。
