美国房屋市场房价影响因素数据集USAHousingMarketPriceFactors-phtlxiaojiudev
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋, 市场分析, 经济, 机器学习, 数据分析, 房价预测
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：数据未明确标明时间，可视为某一时间截面的市场快照。
地理范围：数据覆盖美国各区域的房屋信息。
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”（房价）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价影响因素分析、市场趋势研究以及房价预测模型的构建。
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、经济学等领域的研究，如房价影响因素分析、房屋价值评估等。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房屋销售、投资决策、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，以及金融机构进行风险管理。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与多种因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
