2017年美国波士顿地区房屋价格预测数据集HousePriceTrainData-veenashettybs
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自美国波士顿地区的房屋交易数据，记录了房屋价格及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2017年。
地理范围：数据覆盖了美国波士顿地区，包括多个城市和地区的不同社区。
数据维度：数据集包括房屋交易日期，房屋编号，房屋类型，房屋面积，卧室数量，浴室数量，车库数量，房屋年龄，房屋位置，周边设施等变量。还包括房屋价格等目标变量。
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：数据来源于波士顿地区的公开房屋交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，商业分析，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，房屋特征对价格影响等研究，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
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，投资决策方面。
决策支持：支持房地产价格预测和策略优化，帮助开发商，投资者制定科学的定价，投资和营销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，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价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高市场预测的准确性和盈利能力。
