美国房产宜居性评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房产,美国,宜居性,房价,地理位置,社区,环境,城市规划,机器学习
数据概述：
本数据集包含了美国各地房产的详细信息，旨在帮助用户评估房产的宜居性。数据集涵盖了多个关键维度，包括但不限于：房产的地理位置（经纬度、城市、邮编等）、房屋基本信息（面积、卧室数量、卫生间数量、建造年份等）、周边环境（学校、公园、交通便利性等）、社区特征（犯罪率、人口密度、居民收入水平等）、房价等。这些数据从多个公开渠道收集，力求全面反映房产的各项特征，为用户提供更全面的信息。
数据用途概述：
该数据集可用于多种应用场景，主要集中在房产评估和城市规划领域。例如，可以用于构建房价预测模型，帮助用户了解不同房产的潜在价值；可以用于分析影响房产宜居性的关键因素，如交通便利性、周边环境等；可以用于辅助城市规划和社区发展，优化资源配置，提升居民生活质量。此外，该数据集也适用于机器学习模型的训练和测试，例如构建预测房产宜居性评分的模型。
