住房价格数据集HousingPriceDataset-sara22elgazwy
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，数据集，价格分析，时间序列，机器学习，经济研究，商业智能，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自不同地区或城市的住房价格数据，记录了房屋销售的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪70年代末到21世纪初。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市，包括波士顿等地区。
数据维度：数据集包括房屋的各类特征，如平均房间数，房价中位数，犯罪率，工业用地比例，空气质量指数，通勤时间等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于美国相关机构或研究项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格分析，经济研究，机器学习建模等领域，特别是在房价预测，影响因素分析等任务中具有重要价值。
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：适用于房地产价格趋势研究，区域经济分析，房屋价格影响因素研究等学术研究，如房价与犯罪率之间的关系分析，房屋特征对价格的影响等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场趋势分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助政府部门和开发商制定房价调控和开发策略。
教育和培训：作为经济学，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价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索住房价格的影响因素与变化趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场的决策和管理。
