墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysisDataset-taufaneka
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 房屋, 市场分析, 价格预测, 空间数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了墨尔本地区房屋的销售信息，包括房屋的地理位置、基本属性、销售价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2017年，具体日期信息包含在“Date”字段中。
地理范围：数据覆盖墨尔本市及周边地区，包括各个郊区（Suburb）和区域（Regionname）。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如“Suburb”（郊区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方式）、“SellerG”（销售商）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮编）、“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）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（房产数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理空间数据分析等。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于市场趋势分析、房价预测、房屋估值等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学等课程的实训材料，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，以及进行房地产投资决策。
