墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneHousingMarketPriceAnalysis-ostefanovskyi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价，市场分析，墨尔本，地理信息，房屋属性，数据分析，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了房屋的销售信息及相关属性。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2016年至2018年（具体时间信息需根据原始数据中的"Date"字段详细确定）。
地理范围： 数据覆盖墨尔本市及周边地区。
数据维度： 数据集包括房屋的多种属性，如城区（Suburb）、地址（Address）、房间数（Rooms）、房屋类型（Type）、价格（Price）、销售方式（Method）、中介公司（SellerG）、销售日期（Date）、距离市中心距离（Distance）、邮编（Postcode）、卧室数量（Bedroom2）、浴室数量（Bathroom）、车位数量（Car）、土地面积（Landsize）、建筑面积（BuildingArea）、建造年份（YearBuilt）、市政区域（CouncilArea）、纬度（Lattitude）、经度（Longtitude）、区域（Region）、房产总数（Propertycount）等。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为 melb_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开房地产销售数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理位置分析以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、城市规划、地理信息系统等领域的学术研究，如房价影响因素分析、区域房价对比、房屋价值评估等。
行业应用： 可以为房地产中介、开发商、投资机构提供数据支持，特别是在市场调研、价格预测、选址决策等方面。
决策支持： 支持政府部门的房地产政策制定和城市规划，以及个人购房者的购房决策。
教育和培训： 作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响墨尔本房价的因素，分析房价的空间分布特征，以及预测未来房价走势，从而帮助用户优化投资决策。
