Zillow房价预测数据集-williamhong11
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，时间序列分析，地理信息，经济学，市场分析
数据概述：该数据集包含来自Zillow的房价和房地产市场数据，记录了美国各地区的房价、房屋属性及市场相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市和地区，包括房屋的地理位置、邮政编码等信息。
数据维度：数据集包括房屋的房价、房屋面积、卧室数量、浴室数量、房屋类型等属性，以及房屋的地理位置信息。还包含时间序列数据，用于分析房价随时间的变化趋势。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Zillow公开数据，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、机器学习建模等领域，尤其在房地产市场趋势分析、房价影响因素研究等任务中具有重要价值。
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：适用于房地产市场分析、房价预测、房屋估值等学术研究，如房价影响因素分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和数据驱动的策略优化，帮助用户进行投资决策。
教育和培训：作为房地产、金融学、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价预测、市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素和市场变化趋势，帮助用户实现准确的房价预测和市场分析，为房地产投资和决策提供数据支持。
