美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-cordarei
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 时序分析, 房价评估, 土地价值, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房地产交易信息和相关物业属性，主要用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2016年和2017年的房地产交易及相关属性信息。
地理范围：数据主要覆盖美国各州房地产市场，具体区域信息通过邮政编码、城市、县等字段体现。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括：parcelid（物业唯一标识）、logerror（房价预测误差）、transactiondate（交易日期）、以及丰富的物业属性，如：airconditioningtypeid（空调类型）、bathroomcnt（浴室数量）、bedroomcnt（卧室数量）、calculatedfinishedsquarefeet（计算完成的建筑面积）、latitude（纬度）、longitude（经度）、lotsizesquarefeet（土地面积）、yearbuilt（建造年份）、structuretaxvaluedollarcnt（建筑估价）、taxvaluedollarcnt（总估价）、taxamount（税额）等。
数据格式：CSV格式，包含train_2016_v2.csv、train_2017.csv、2016prop.csv、2017prop.csv四个文件，方便数据分析和处理。其中，train文件包含交易记录和预测误差，prop文件包含物业的详细属性。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析、风险评估等领域的研究。
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：适用于房地产价格预测、市场动态分析、影响房价因素研究等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、投资决策、风险管理等提供数据支持，尤其在房地产市场预测和资产定价方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、评估市场风险，以及为房地产开发商提供市场分析。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房地产市场价格的波动规律，分析影响房价的关键因素，并构建预测模型，从而提升房地产投资决策的准确性。
