住宅房地产市场价格预测数据集-cairongrongemma
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，房价分析，市场分析，经济学，地理信息系统
数据概述： 该数据集包含来自公开的住宅房地产销售数据，记录了不同住宅房地产的详细信息，包括价格，位置，特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从[起始年份]到[结束年份]。
地理范围：数据覆盖了[具体地区，如城市，州或国家]。
数据维度：数据集包括房屋价格，房屋面积，卧室数量，浴室数量，地理位置（经纬度，地址等），建成时间，物业类型，社区特征（如学校评分，公园设施等），销售日期等。
数据格式：数据提供[数据格式，如CSV，JSON等]，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于[具体来源，如房地产经纪公司，政府公开数据，房地产网站等]，并已进行[处理方式，如标准化，清洗等]。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，地理空间分析以及机器学习模型训练等领域。
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：适用于房地产市场研究，房价影响因素分析，房地产投资分析等研究，如房价与地理位置的关系，房屋特征对价格的影响等。
行业应用：可以为房地产经纪公司，开发商，评估机构提供数据支持，特别是在市场调研，房屋估值，销售策略制定等方面。
决策支持：支持购房决策，投资决策，城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为房地产，数据科学和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地产市场分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，预测房价走势，帮助用户实现精准的房价预测，优化投资决策，提升市场分析能力。
