住房原始数据集HousingRawDataDataset-fsalvagnini
数据来源：互联网公开数据
标签：住房，房地产，数据集，数据分析，机器学习，经济研究，城市规划，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自公开来源的住房原始数据，记录了房屋的交易，价格及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪80年代到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的城市，包括北美，欧洲，亚洲等主要房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，房间数量，楼层，建造年份，交易价格，市场趋势等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据库，政府统计报告和市场研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，机器学习模型训练及城市规划等领域，尤其在房价预测，市场趋势分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于房地产价格波动，市场供需关系及影响因素等学术研究，如房价与经济增长的关系分析，区域市场差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在市场分析，投资决策和定价策略方面。
决策支持：支持房地产市场的趋势预测和策略优化，帮助相关企业和政府制定科学的土地规划，政策制定和投资决策。
教育和培训：作为经济学，数据科学及城市规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产数据分析和市场预测方法。
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房价预测，优化投资决策和城市规划，提升市场分析和预测能力。
