美国房屋市场房价预测数据集USAHousingMarketPricePrediction-aranjan1
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, 机器学习, 数据分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国不同地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态数据集，用于分析房屋价格与相关因素之间的关系。
地理范围：数据覆盖美国各州及地区，具体地址信息包含在内。
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，方便数据导入和分析。
该数据集适合用于房价预测、市场趋势分析以及影响房价因素的研究。
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、经济学分析以及城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、市场细分研究等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产评估、房屋销售预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定以及房地产市场监管，促进房地产市场的健康发展。
教育和培训：作为统计学、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解回归分析、数据建模等知识。
此数据集特别适合用于探索影响美国房屋价格的关键因素，构建预测模型，并为房地产市场的参与者提供决策支持。
