美国房地产市场数据集USRealEstateDataset-laught3
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，市场分析，数据集，时间序列，机器学习，销售预测，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房地产市场的销售，价格和交易等详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州和城市的房地产市场，包括住宅和商业地产。
数据维度：数据集包括房产类型，价格，面积，位置，交易时间，交易类型等变量。还包括市场趋势，供需关系等指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国房地产市场的公开报告和统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的分析，销售预测，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房地产市场趋势分析，价格波动原因研究等学术研究，如房地产供需关系分析，市场预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构和投资者提供数据支持，特别是在市场分析，投资决策和销售策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和投资决策。
教育和培训：作为经济学，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地产市场分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略，提高市场分析和决策效率。
