Zillow房价预测数据集ZillowHomeValueZestimatePredictionDataset-subho117
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，预测分析，房地产市场，经济学，数据分析
数据概述： 该数据集来自Zillow，记录了美国多个城市和地区的住宅房地产估价数据，适用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2018年。
地理范围：数据涵盖了美国多个城市和地区的住宅房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋估价，房屋特征（如卧室数量，浴室数量，面积等），地理位置（如邮政编码，城市和州），时间因素（如销售日期，上市日期等），市场因素（如抵押贷款利率，失业率等）。
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Zillow的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业分析，房价预测，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和时间序列预测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：适用于房价预测，房地产市场趋势分析，市场影响因素研究，如政策变化对房价的影响，地理位置对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，投资者，金融机构提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析和投资策略制定方面。
决策支持：支持房地产市场的策略优化和长期规划，帮助相关机构制定科学的市场进入和退出策略。
教育和培训：作为房地产分析，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，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产投资策略，提高市场竞争力和盈利能力。
