墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePrediction-danghle

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 房屋销售, 数据分析, 机器学习, 地理信息, 市场趋势

数据概述：该数据集包含来自墨尔本房地产市场公开数据，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：数据记录时间跨度为2016年至2017年。地理范围：数据覆盖墨尔本都会区及周边地区。数据维度：数据集包括房屋的“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）、“Postcode”（邮编）、“Bedroom2”（卧室数量）、“Bathroom”（浴室数量）、“Car”（车位）、“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”（房屋数量）等多个维度。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：数据来源于墨尔本房地产市场公开信息，已进行数据清洗和初步处理。该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理位置对房价影响研究等。

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、地理空间数据分析等学术研究，如房价预测模型构建、区域房价比较研究等。行业应用：可以为房地产经纪公司、投资机构、市场研究机构提供数据支持，特别是在市场趋势分析、房屋估值、投资决策等方面。决策支持：支持政府部门在房地产政策制定、城市规划等方面的决策，以及评估基础设施建设对房价的影响。教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员学习数据分析方法和实践。此数据集特别适合用于探索影响墨尔本房地产价格的因素，构建房价预测模型，并深入分析市场动态和趋势，从而帮助用户做出更明智的决策。