美国房地产价格数据集U-S-RealEstatePriceDataset-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格分析，数据集，市场预测，机器学习，经济学，商业智能，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自美国房地产市场的价格数据，记录了美国各地区的房地产交易价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州和城市，包括主要 metropolitan areas 和一些乡村地区。
数据维度：数据集包括房产的交易价格，地理位置，房产类型，面积，卧室数量，浴室数量，建造年份，周边设施等变量。
数据格式：数据提供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交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格分析，市场预测，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：适用于房地产价格趋势分析，市场波动研究等学术研究，如房地产价格的影响因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，投资者和中介机构提供数据支持，特别是在市场分析，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，帮助相关决策者制定科学的投资和销售决策。
教育和培训：作为经济学，商业分析和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索美国房地产市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的市场预测，优化投资和定价策略，提高市场效率和盈利能力。
