墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysis-akila4
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 市场分析, 房屋销售, 数据挖掘, 地理位置, 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，记录了房屋销售的详细信息，用于分析房价的影响因素和市场趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体日期开始到结束日期，涵盖了房屋销售的时间段。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边地区，包括各个郊区（Suburb）的房屋销售信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如房屋类型（Type）、价格（Price）、房间数量（Rooms）、地址（Address）、销售方式（Method）、销售商（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）、经纬度（Lattitude, Longtitude）、区域名称（Regionname）、物业数量（Propertycount）等。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于房地产市场公开信息，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测、地理位置分析和数据建模等领域。
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，以及市场趋势预测等学术研究。
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，特别是在房屋估价、市场分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，以及城市规划和发展决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，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房价的影响因素，例如房屋类型、地理位置、房屋面积等，并构建预测模型，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
