美国住房价格影响因素数据集FactorsEffectingHousingPriceinUSDataset-anushreepatil01
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，经济分析，时间序列，机器学习，统计学，住房市场
数据概述： 该数据集包含来自美国公开渠道的住房价格数据，记录了影响住房价格的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国主要城市和地区，包括不同州和城市的住房市场。
数据维度：数据集包括住房价格，房屋面积，房间数量，地理位置，周边设施，经济指标（如收入水平，就业率），市场供需等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国住房市场公开报告和统计机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，经济学研究及机器学习模型训练，特别是在房价预测，市场趋势分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于房价影响因素分析，市场趋势预测等学术研究，如房价波动原因分析，区域市场差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的购房，定价和投资决策。
教育和培训：作为经济学，数据科学及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索美国住房市场价格的影响因素与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提升房地产市场的管理效率。
