美国住房市场房价预测数据集USAHousingMarketPricePrediction-kaggelr
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 机器学习, 美国, 房屋销售
数据概述：
该数据集包含来自美国住房市场的数据，记录了影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可以视为一个静态的、反映特定时间点美国住房市场情况的数据集。
地理范围：数据集中包含了美国不同地区的房屋信息，反映了美国住房市场的整体情况。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“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）。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，并经过整理。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析和机器学习模型的构建。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及不同地区房价差异分析的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、住房政策制定，以及房地产市场的监管和调控。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素，并进行建模实践。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素及其相互关系，预测房价走势，以及评估不同地区房地产市场的价值。
