美国房屋市场房价预测数据集USAHousingPricePredictionDataset-ahmedelsayedtaha
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋, 市场分析, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自美国各地区房屋销售的相关数据，记录了不同地区的房屋平均收入、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口数量以及对应的房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
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”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据处理与分析。
该数据集适用于房地产市场分析、房价预测建模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：适用于房地产市场与经济学交叉领域的学术研究，如房屋价格影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和评估公司提供数据支持，尤其在市场调研、风险评估、投资决策等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门和城市规划机构进行房地产市场监管、城市发展规划和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素，构建预测模型。
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，帮助用户构建预测模型，进行市场趋势分析，并支持房地产相关的决策制定。
