房屋原始数据集HouseRawDataset-heewpark
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房屋数据，数据集，数据分析，机器学习，市场预测，统计学，商业智能
数据概述： 该数据集包含房屋市场的原始数据，记录了房屋的基本信息和相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，可能涵盖多个年份。
地理范围：数据覆盖了多个地区，具体地区未明确，可能包括多个城市或国家。
数据维度：数据集包括房屋的基本属性，如房屋类型，面积，房间数量，地理位置，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市场的数据分析，机器学习及商业智能等领域的应用，尤其在房价预测，市场趋势分析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：适用于房地产市场的房价预测，市场趋势分析等研究，如房价波动的原因分析，市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，投资决策和市场分析方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的定价，投资和营销决策。
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房地产数据分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的效率和盈利能力。
