美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePredictionDataset-sugatak99
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋评估, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其对应的销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售时间，具体时间范围待定，但包含日期信息。
地理范围：数据覆盖美国特定地区的房地产市场，包含邮政编码、经纬度等地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、卫生间数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否有海景、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度、翻新后居住面积、翻新后占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为housingData-Real.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，具体来源未明确说明。该数据集适用于房地产价格预测、房屋特征分析、市场趋势研究等。
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、房价影响因素分析、机器学习模型构建等领域的研究。例如，可以用于分析房屋特征与价格之间的关系，预测房屋价格，或研究地理位置对房价的影响。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者等提供数据支持，用于房屋估价、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定和风险评估，例如，用于评估投资回报率，优化房屋销售策略。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，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屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响，以优化决策和提升预测精度。
