美国房屋市场房价影响因素分析数据集USAHousingMarketPriceFactors-agumgp03
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, 卧室数量, 人口, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国房屋市场的数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据，反映了特定时期的市场状况。
地理范围：数据覆盖美国各地区，具体分布未明确，但提供了房屋所在地址信息。
数据维度：数据集包括“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”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等多个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房屋市场信息，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房屋市场分析等领域的研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等方面的学术研究，如探索收入、房屋状况、人口等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行市场分析和决策。
教育和培训：作为房地产、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋市场。
此数据集特别适合用于探索影响美国房屋价格的因素，并构建预测模型，从而帮助用户进行更准确的房价评估和市场分析。
