Zillow房地产市场预测数据集-thcricketfan
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，市场预测，数据集，房价，时间序列，机器学习，经济分析，城市规划
数据概述： 该数据集包含来自Zillow的房地产市场预测数据，主要记录了美国不同地区的房价和市场趋势预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年到2023年。
地理范围：数据覆盖美国多个城市和地区，包括房价，租金，房屋供应量等指标。
数据维度：数据集包括房价预测值，租金预测值，房屋供应量，市场活跃度指标等。数据包含时间序列数据，用于分析市场趋势和预测未来房价变化。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Zillow公开的房地产市场预测报告和数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，经济学研究和城市规划等领域，尤其在时间序列分析和机器学习模型训练方面具有重要价值。
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：适用于房地产市场趋势分析，房价预测，租金预测等研究，如分析不同地区房价的长期变化趋势，预测未来房价走势等。
行业应用：可以为房地产开发商，投资者，房地产经纪人等提供数据支持，特别是在投资决策，市场分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和策略优化，帮助政府制定房地产调控政策，帮助企业进行投资规划。
教育和培训：作为经济学，房地产，数据科学及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，时间序列预测等技术。
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，租金预测和市场分析，从而优化投资决策和提升市场竞争力。
