纽约房价数据集HousePrice-NewYorkDataset-mahmoudadelkhorshed
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自纽约地区的房价数据，记录了纽约地区房地产市场的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了纽约市的主要区域，包括曼哈顿，布鲁克林，皇后区等。
数据维度：数据集包括房屋价格，房屋面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，房屋类型，建造年份等变量。还包括市场趋势，经济指标等辅助数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约房地产市场的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等研究，如房价波动的原因分析，市场供需关系等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产价格预测，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的投资和定价决策。
教育和培训：作为数据科学，经济学及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略和资源配置，提高市场分析和决策效率。
