美国住房价格数据集USHousePricingDataset-pallavimenthenigari
数据来源：互联网公开数据
标签：住房价格，数据集，房地产，市场分析，机器学习，经济学，城市规划，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自美国多个地区的住房价格数据，记录了不同城市和区域的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了美国多个主要城市和区域，包括纽约，洛杉矶，芝加哥，休斯顿等。
数据维度：数据集包括房价，房屋面积，房龄，建筑类型，卧室数量，浴室数量，所在社区的犯罪率，学校质量等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于美国房地产数据网站Zillow和多个城市公开的房地产数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，城市规划，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，价格预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于住房价格预测，房地产市场趋势分析等研究，如不同因素对房价的影响分析，市场波动原因研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在房价预测，市场研究和投资决策方面。
决策支持：支持住房价格预测和房地产市场分析，帮助相关机构制定科学的定价策略和市场进入策略。
教育和培训：作为房地产经济学，城市规划及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索住房价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产行业的效率和盈利能力。
