影响美国房价因素数据集FactorsAffectingUSHomePriceDataset-poojakarkhile
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产市场，数据集，时间序列，机器学习，经济学，商业智能，社会经济分析
数据概述： 该数据集包含来自多个来源（包括政府报告，房地产数据库等）的数据，记录了影响美国房价的各种因素。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：数据覆盖了美国多个主要城市和地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房价指数，失业率，通货膨胀率，利率，收入水平，人口统计信息，房屋供应量，政府政策等变量。
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：数据来源于多个公开的房地产和宏观经济数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，经济研究，机器学习预测等领域的应用，尤其在房价预测，市场趋势分析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：适用于房价预测，房地产市场分析，经济现象研究，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，投资者提供数据支持，特别是在市场预测，投资策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的投资和营销决策。
教育和培训：作为房地产，经济学及数据科学课程的辅助材料，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影响美国房价的关键因素，帮助用户实现准确的房价预测和市场分析，提高房地产投资和管理的科学性。
