美国房地产市场房价影响因素分析数据集USAHousingPriceFactors-mohamedmustafashaban
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 收入, 房屋年龄, 卧室数量, 房屋面积, 人口, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国各地区，具体地区信息通过“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”（地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和影响因素研究。
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：适用于房地产市场研究，如房价影响因素分析、区域房价对比、市场趋势分析等。
行业应用：可以为房地产开发商、经纪人、投资者提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产相关政策，如住房补贴、土地规划等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、机器学习等课程的实训素材。
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、卧室数量和人口之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
