美国房屋市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceFactors-imansafdar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 收入水平, 人口统计, 房屋年龄, 卧室数量, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据，记录了影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的房屋销售快照。
地理范围：数据覆盖美国各州，具体地区信息通过“Address”字段提供。
数据维度：包括“Avg. Area Income”（平均地区收入）、“Avg. Area House Age”（平均房屋年龄）、“Avg. Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg. Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房价）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价影响因素分析、房价预测模型构建和房地产市场趋势研究。
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、经济学、社会学等领域的研究，如房价与收入关系、房屋年龄对房价的影响、人口密度与房价的关系等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、市场研究机构提供数据支持，尤其在房屋估值、市场预测、投资决策等方面具备实用性。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和城市规划，帮助优化城市发展策略。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训素材，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美国房屋市场中房价的影响因素，并构建房价预测模型，以提升预测精度和辅助决策。
