美国房屋市场房价影响因素分析数据集USAHousingPriceFactors-omarmagdy711
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 收入水平, 房屋年龄, 人口统计, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含美国不同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：数据未明确标注时间，可视为特定时期的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国各州及地区。
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）、“Address”（房屋地址）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，易于数据分析与处理。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行基础的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价与其他因素之间的关系。
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、房价影响因素分析等学术研究，例如构建房价预测模型、分析不同因素对房价的贡献等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业、投资机构等进行市场分析和策略制定，辅助其进行风险评估和投资回报预测。
教育和培训：作为房地产、数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价影响因素分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与周边环境、房屋属性等因素之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化房地产投资策略。
