房屋销售价格分析数据集HouseSalesPriceAnalysisDataset-raniaahmed201999
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价分析, 地产数据, 房地产, 价格预测, 市场趋势, 建筑特征, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了特定区域内房屋的销售价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间信息，具体时间范围待定。
地理范围：数据覆盖特定区域，具体地理位置待定。
数据维度：包括房屋销售日期（DocumentDate）、销售价格（SalePrice）、房屋ID（PropertyID）、房屋类型（PropertyType）、房价指数（zhvi_px 和 zhvi_idx）、调整后销售价格（AdjSalePrice）、居住单元数量（NbrLivingUnits）、土地面积（SqFtLot）、总居住面积（SqFtTotLiving）、地下室面积（SqFtFinBasement）、浴室数量（Bathrooms）、卧室数量（Bedrooms）、建筑等级（BldgGrade）、建造年份（YrBuilt）、翻新年份（YrRenovated）、交通噪音（TrafficNoise）、土地价值（LandVal）、建筑价值（ImpsVal）、邮政编码（ZipCode）和是否为新建房屋（NewConstruction）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_sales.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售记录，已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和房屋价值评估等领域的研究。
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：适用于房地产市场、经济学和城市规划等领域的研究，如房价影响因素分析、市场趋势预测、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、评估机构和金融机构提供数据支持，尤其在市场调研、投资决策、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，优化城市规划，促进房地产市场的健康发展。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学和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影响房价的因素，预测房价走势，评估房屋价值，以及进行市场细分和目标客户分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
