住房价格预测数据集HousingPricePredictionDataset-dskagglemt
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，回归分析，商业智能，经济学，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含了来自不同地区和城市的住房价格及相关特征数据，旨在为住房价格预测，市场分析等任务提供支持。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：数据覆盖了多个国家和地区的不同城市，包括一线城市，二线城市及部分乡村地区。
数据维度：数据集包括住房的面积，房间数量，地理位置，建筑年代，周边设施（如学校，商场，交通站点）等变量，以及对应的住房价格。
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：数据来源于公开的房地产交易记录和市场调研报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归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：适用于住房价格预测，市场趋势分析，区域经济研究等，如房价波动的原因分析，不同区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构，金融机构提供数据支持，特别是在市场预测，投资决策，风险评估方面。
决策支持：支持住房市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的定价，投资和营销决策。
教育和培训：作为经济学，数据科学及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，回归分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索住房价格的影响因素与市场趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资和营销策略，提升市场分析和决策能力。
