美国房价预测数据集USAHousingPricePredictionDataset-soumallyabishayee
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自美国的房价数据，记录了美国不同地区的房产销售价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州和城市，包括主要都市区和郊区。
数据维度：数据集包括房产的地理位置，面积，卧室数量，浴室数量，房屋类型，建造年份，周边设施等变量，以及对应的销售价格。
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资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，经济学研究及机器学习模型的训练等领域的应用，尤其在房价趋势分析，影响因素研究等方面具有重要价值。
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：适用于房价预测，房地产市场分析等学术研究，如房价影响因素分析，区域价格差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在房产定价，市场趋势预测方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和投资决策，帮助相关机构制定科学的购房，销售策略。
教育和培训：作为经济学，数据科学及房地产分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索美国房地产市场价格变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房产投资决策，提高市场分析和预测精度。
