墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-tomiwaadelek
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 墨尔本, 住宅, 市场分析, 机器学习, 房价影响因素, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场，记录了墨尔本地区房屋的销售信息，包括房屋的属性、销售价格、销售日期等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为销售日期，具体时间跨度需根据数据中“Date”字段的起止时间确定。
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“Suburb”（郊区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方法）、“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”（房产数量）等多个字段。
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：数据来源于公开的房地产交易信息，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、影响房价因素研究等。
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、房价影响因素分析等学术研究，如基于地理位置的价格评估、不同房屋类型价格比较等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在市场调研、房价评估、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房地产数据分析。
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，预测房价走势，以及优化房地产投资策略。
