美国房地产价格数据集AdvHousePriceDataset-imkushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，时间序列，数据挖掘，经济学，商业分析
数据概述： 该数据集记录了美国房地产市场的房屋价格数据，适用于房价预测，市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖了美国多个地区的房地产市场，包括住宅，公寓等不同类型的房产。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，卧室数量，浴室数量，房龄，装修情况，周边设施等变量，以及房屋的最终成交价格。
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：数据来源于美国房地产市场的公开数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测，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，回归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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等研究，如房价波动的原因分析，区域房价差异研究等。
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，市场评估和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的定价和投资决策。
教育和培训：作为经济学，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回归分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的运作效率和盈利能力。
