新房价格预测数据集-jordirebull
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，房价分析，经济学，市场分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含新房价格数据，主要用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了近年来新房的销售数据。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的新房市场。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息（如面积，户型，楼层等），地理位置信息，周边配套设施，市场销售价格等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易平台，房地产经纪人信息和市场调研数据，并已进行数据清洗和整合。
该数据集适合用于房地产行业的房价预测，市场分析，风险评估等，也适用于机器学习模型的训练与评估。
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，房价预测模型构建等研究，如房价与地理位置，房屋特征等因素的关系分析。
行业应用：可以为房地产开发商，经纪公司，投资者等提供数据支持，特别是在项目定价，市场调研和投资决策方面。
决策支持：支持房地产相关的决策制定，例如项目开发，投资策略，风险管理等。
教育和培训：作为房地产，数据科学和机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索新房价格的影响因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资策略，提升市场分析能力。
