美国房地产市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceInfluencingFactors-aadhilimam
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 影响因素, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房屋价格, 市场分析
数据概述：
该数据集包含美国不同地区的房屋销售数据，记录了影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据或历史数据。
地理范围：数据覆盖美国多个地区，具体地区信息由“Address”字段提供。
数据维度：数据集包括“Avg. Area Income”（平均地区收入）、“Avg. Area House Age”（平均房屋年龄）、“Avg. Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg. Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房价）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗，以便进行进一步的分析。
该数据集适合用于房价影响因素分析、房价预测模型构建和房地产市场趋势研究。
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、经济学和统计学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场动态研究等。
行业应用：为房地产开发商、经纪人、投资机构提供数据支持，用于市场调研、房价预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定、市场监管，以及城市规划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法和房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房价与收入、房屋年龄、房间数量、人口等因素之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，优化房地产投资策略，以及深入理解房地产市场规律。
