住宅市场价格与属性关系数据集ResidentialPropertyPriceandAttributeDataset-gabrielegreco533

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产市场，价格分析，数据集，回归分析，机器学习，数据挖掘，城市规划，经济研究

数据概述：该数据集包含来自多个住宅市场的房产交易数据，记录了房产的属性特征与市场价格之间的关系。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：数据覆盖了多个城市的住宅市场，包括不同区域和小区的房产交易信息。数据维度：数据集包括房产的面积、户型、楼层、朝向、装修情况、地理位置、周边设施等属性指标，以及最终成交价格。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产交易记录和市场报告，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于房地产市场分析、价格预测、城市规划等领域的研究和应用，特别是在回归分析、机器学习模型训练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：适用于房产价格影响因素分析、市场趋势预测等学术研究，如房价波动的原因分析、不同属性对价格的影响等。行业应用：可以为房地产开发商、中介机构等提供数据支持，特别是在定价策略、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，帮助相关企业制定科学的投资、定价和营销决策。教育和培训：作为经济学、数据科学及房地产管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场分析、回归建模等相关技术。此数据集特别适合用于探索房产属性与价格之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测和影响因素分析，优化市场决策和资源配置。