美国房产市场数据集USARealEstateDataset-pavitkiattiyos
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，数据集，市场分析，机器学习，价格预测，商业智能，时间序列，经济学
数据概述： 该数据集包含来自美国公开渠道的房产市场数据，记录了美国各地区的房产交易信息。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：数据覆盖了美国多个州和城市，包括主要城市和郊区的房产交易。
数据维度：数据集包括房产的地理位置、类型、面积、卧室数量、浴室数量、价格、交易日期等变量。还包括一些影响房价的因素，如学校评分、交通便利性等。
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：数据来源于美国房产市场的公开报告和市场数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测、市场分析、经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、时间序列预测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：适用于房地产价格预测、市场趋势分析、影响因素研究等学术研究，如房价波动的原因分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商、中介公司和投资者提供数据支持，特别是在市场预测、投资决策和定价策略方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关领域制定科学的投资和定价决策。
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时间序列预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索美国房产市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资策略，提高市场预测和决策的准确性。
