客户住宅分类与聚类数据集DatasetCustomersDanHousingClaandClus-akhtarfaiza
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析，住宅分类，聚类分析，数据集，机器学习，房地产，市场研究，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自Dan公司的客户住宅数据，记录了客户的住宅信息，适用于住宅分类和聚类分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的住宅信息，具体包括不同地区和商圈。
数据维度：数据集包括住宅的详细信息，涵盖地址，面积，卧室数量，浴室数量，楼层，建造年份，价格，地理位置（经纬度），周边设施等变量。还包括客户的基本信息，如年龄，性别，收入水平等。
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Dan公司的内部记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产分析，市场研究，客户细分等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，聚类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：适用于住宅市场分析，客户细分，房价预测等研究，如不同地区住宅价格的差异分析，客户购买行为研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在市场定位，客户细分和价格策略制定方面。
决策支持：支持房地产开发商的市场分析和客户定位，帮助商家制定科学的定价和市场策略。
教育和培训：作为房地产分析，市场研究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聚类分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索住宅市场和客户需求的规律与趋势，帮助用户实现准确的市场分析，优化客户定位和定价策略，提高房地产行业的销售效率和竞争力。
