墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-gldi0001
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 房价分析, 数据挖掘, 地理信息, 机器学习, 房屋销售
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，用于分析房价影响因素和预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，最早记录日期为2016年，具体时间范围需要进一步核实。
地理范围：数据覆盖墨尔本地区，包括各个郊区(Suburb)和区域(Regionname)。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋所在郊区(Suburb)、地址(Address)、房间数量(Rooms)、房屋类型(Type)、售价(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)、卫生间数量(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)以及区域名称(Regionname)和房屋总数(Propertycount)。
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，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，以及地理位置对房价的影响分析等。
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、基于地理位置的房价预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商和投资机构提供数据支持，用于市场调研、价格评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，以及为购房者提供价格参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响墨尔本地区房价的关键因素，预测房屋价格，以及分析不同区域的房价差异，帮助用户进行房地产投资决策和市场分析。
