住宅房产价格数据集HousePricePredictionDataset-jagabandhu1
数据来源：互联网公开数据
标签：房产市场，价格预测，数据集，回归分析，机器学习，数据分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集包含来自房地产市场的住宅房产交易数据，记录了房产的详细信息及其价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州的多个地区，包括不同城市和社区。
数据维度：数据集包括房产的各种特征，如面积，卧室数量，浴室数量，车库大小，建筑年份，地理位置，周边设施等，以及房产的交易价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等研究，如房价影响因素分析，区域价格差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房产定价，市场预测和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助企业和个人制定科学的购房，销售和投资决策。
教育和培训：作为数据科学，经济学及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程及机器学习建模技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的效率。
