台湾住宅价格数据集TaiwanResidentialPriceDataset-edwardhuangtw
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，住宅价格，数据集，数据分析，机器学习，经济预测，市场分析，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自台湾地区的住宅价格数据，记录了不同区域，不同类型的住宅市场价格变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了台湾的主要城市和地区，包括台北市，新北市，桃园市等主要住宅市场。
数据维度：数据集包括住宅的价格，面积，房龄，地理位置，房屋类型，楼层，周边设施等信息。还包括市场趋势，供需关系等宏观经济指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于台湾房地产市场的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场研究，价格预测，时间序列分析等领域的应用，特别是在机器学习模型训练，房地产价格预测等方面具有重要价值。
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：适用于房地产市场分析，价格趋势研究，供需关系分析等学术研究，如住宅价格波动原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在市场预测，定价策略制定和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关企业和个人制定科学的购房，销售和投资决策。
教育和培训：作为房地产分析，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房地产市场分析及预测技术。
此数据集特别适合用于探索台湾住宅市场的价格波动规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略，提高投资和销售的效率和盈利能力。
