虚拟房地产市场数据集DummyRealEstateDataset-blideatudorel
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，虚拟市场，数据集，时间序列，机器学习，市场分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集模拟了房地产市场的交易数据，记录了虚拟房地产市场的房屋销售信息，适用于市场分析、价格预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了虚拟市场中的多个区域，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括每日房屋销售数据，涵盖日期、房屋编号、地理位置、房屋类型、面积、价格、交易量、市场利率等变量。还包括市场分析所需的历史价格数据和经济因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、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：适用于房地产市场分析、价格波动预测、投资策略研究等，如房价走势分析、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，特别是在需求预测、价格预测和投资策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的销售预测和策略优化，帮助投资者和房地产公司制定科学的市场进入和投资策略。
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市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化投资策略，提高市场分析能力。
