美国住宅价格数据集ZillowHousingPricesDataset-zacharysickles
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，住宅价格，数据集，经济学，时间序列，市场分析，机器学习，大数据
数据概述： 该数据集来源于Zillow平台，记录了美国住宅市场的价格数据，适用于房地产市场分析、价格预测等任务。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：数据覆盖了美国多个州和城市的住宅市场，包括不同区域和城市的住宅价格。
数据维度：数据集包括住宅价格、房屋类型、地理位置、房屋面积、卧室数量、浴室数量等多个变量。还包括时间序列数据，如月度或年度价格变化。
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Zillow的公开房价数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测、市场趋势分析、经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、时间序列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：适用于房地产市场分析、价格预测、房屋属性研究等学术研究，如房价波动的原因分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在价格预测、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助投资者和开发商制定科学的投资和开发决策。
教育和培训：作为经济学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索住宅市场的价格波动规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和市场分析，提高投资效益和市场竞争力。
