墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstateMarketPriceAnalysis-drsurabhithorat
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 市场分析, 房屋销售, 墨尔本, 数据分析, 机器学习, 空间数据
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场交易的详细信息，记录了房屋的基本属性、交易价格以及地理位置等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围需要根据“Date”字段进行分析，但可以确定数据为历史交易记录。
地理范围：数据主要覆盖墨尔本及其周边地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Suburb”（城区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方式）、“SellerG”（销售中介）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮政编码）、“Bedroom2”（卧室数量）、“Bathroom”（浴室数量）、“Car”（车位数量）、“Landsize”（土地面积）、“BuildingArea”（建筑面积）、“YearBuilt”（建造年份）、“CouncilArea”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Region”（区域）、“Propertycount”（区域内房产数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为P3_Dataset.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于墨尔本房地产市场交易记录，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理空间数据分析和机器学习建模。
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（GIS）等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房地产市场趋势预测、城市空间分析等。
行业应用：可以为房地产开发商、房地产中介、投资机构等提供数据支持，特别是在市场调研、投资决策、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门在城市规划、土地管理、房地产政策制定方面的决策，以及银行在房屋抵押贷款方面的风险评估。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、地理信息系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，分析不同区域的房价差异，预测未来房价走势，以及评估房地产投资的风险和回报。
