住宅价格建模数据集HousingPricesModelingDataset-barrynova
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，时间序列，经济分析，商业智能，统计学
数据概述：该数据集包含来自房地产市场的住宅价格数据，记录了住宅销售的价格及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的住宅市场。
数据维度：数据集包括住宅的价格，面积，房龄，地理位置，房型，配套设施等变量。还包括影响价格的社会经济因素和市场趋势。
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，影响因素研究等学术研究，如房价波动的原因分析，政策影响评估等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构和投资者提供数据支持，特别是在价格预测，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关方制定科学的定价，投资和营销决策。
教育和培训：作为经济学，统计学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产价格影响因素与市场趋势，帮助用户实现准确的住宅价格预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产市场的效率和透明度。
