美国房地产市场房价预测数据集ZillowDataset-USRealEstatePricePredictionDataset-amshuwagle
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，地理信息，房价分析，数据分析，市场调研
数据概述： 该数据集包含来自Zillow的美国房地产市场数据，主要用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市和地区，包括房屋的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，邮政编码，房屋类型，Zestimate估价，历史销售数据等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Zillow公开数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，地理空间数据分析和机器学习等领域，特别是在房价建模，市场趋势分析等任务中具有重要价值。
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：适用于房地产市场研究，房价预测模型构建，影响房价因素分析等研究，如分析不同地区房价差异，预测房价走势等。
行业应用：可以为房地产开发商，房地产经纪人，评估师等行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场调研，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，市场分析和风险评估，帮助用户做出更明智的投资选择。
教育和培训：作为房地产，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，房地产市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，帮助用户实现房价预测，市场趋势分析等目标，为房地产行业的决策提供数据支持。
