美国房价区域趋势数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：美国房价,时间序列,区域分析,房地产市场,经济趋势,预测模型,城市比较
数据概述：
本数据集提供了自2000年1月至最新可用数据（具体结束日期取决于数据集）期间美国的历史房价指数，涵盖20多年的时间跨度。数据包括全国范围内的房价趋势，以及主要大都市地区（如旧金山、洛杉矶、纽约等）的房价趋势，为研究房价演变及其区域差异提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于时间序列分析、房价预测、区域市场比较等多种场景。数据科学家和机器学习专家可以利用此数据构建预测模型；经济学家和政策制定者可分析房价市场动态；房地产投资者和分析师可研究不同地区的房价趋势。此外，数据集还适合用于经济研究，探索房价与其他经济因素（如利率、GDP和通货膨胀率）之间的关联。
举例：
以下是一些可以使用该数据集探索的问题：
过去20年中房价增长最快的几个城市是哪些？
沿海城市（如洛杉矶、迈阿密）的房价趋势与中西部城市（如芝加哥、底特律）有何不同？
是否可以使用ARIMA或Prophet等时间序列模型预测未来的房价？
