美国城市房屋价格影响因素分析数据集USCityHousingPriceFactors-mahejabeen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋特征, 城市, 房价预测, 机器学习, 统计分析, 住宅
数据概述：
该数据集包含来自美国城市地区的房屋销售数据，记录了房屋的多种特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间主要集中在2014年至2015年。
地理范围：数据主要覆盖美国城市，包括西雅图（Seattle）等城市，通过邮政编码和城市名进行标识。
数据维度：数据集包含房屋价格（price）、卧室数量（room_bed）、浴室数量（room_bath）、房屋面积（living_measure）、占地面积（lot_measure）、房屋建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、城市（City）、地理位置（lat, long）、房屋装修状况（condition）、房屋质量（quality）等多个属性。
数据格式：CSV格式，文件名为innercityn.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行初步整理，包括数据清洗和标准化。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和影响因素研究。
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：适用于房地产市场、城市规划、经济学等领域的研究，例如房价影响因素分析、房价预测模型构建、城市住房市场比较分析等。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、金融机构等提供数据支持，例如辅助房屋估价、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策、城市规划决策，以及改善城市居民住房条件等。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材，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，并为房地产行业的决策提供数据支持，例如优化房屋定价策略、制定投资组合等。
