墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-karanrawat19

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, 机器学习, 房屋属性, 地理位置, 数据分析

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价格和相关属性。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，具体日期包含在“Date”字段中。地理范围：数据覆盖墨尔本及周边区域，具体地理位置信息通过“Suburb”、“Address”、“Regionname”、“Lattitude”和“Longtitude”等字段体现。数据维度：数据集包括房屋的多种属性，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”（该区域房屋总数）。数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，易于导入和处理。数据来源：数据来源于公开的房地产交易数据，已进行初步的整理和清洗。该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和地理位置因素对房价影响的研究。

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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置与房价关系研究等学术研究。行业应用：可以为房地产中介、评估机构、投资公司提供数据支持，用于市场调研、价格预测、房屋估值等。决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定和风险评估。教育和培训：作为数据科学、机器学习、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地产市场。此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，以及分析不同区域的房地产市场特征，从而帮助用户优化投资决策、提升市场分析的准确性。