爱荷华州埃姆斯市房屋销售价格预测数据集AmesHousingSalesPricePrediction-ghassenkhaled
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素, 建筑特征
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但一般推测为特定年份的房屋销售记录。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的一楼面积 (1stFlrSF)、二楼面积 (2ndFlrSF)、三季阳光房面积 (3SsnPorch)、小巷 (Alley)、卧室数量 (BedroomAbvGr)、建筑物类型 (BldgType)、地下室状况 (BsmtCond)、地下室暴露程度 (BsmtExposure)、地下室1区完工面积 (BsmtFinSF1)、地下室2区完工面积 (BsmtFinSF2)、地下室1区完工类型 (BsmtFinType1)、地下室2区完工类型 (BsmtFinType2)、地下室全浴室数量 (BsmtFullBath)、地下室半浴室数量 (BsmtHalfBath)、地下室质量 (BsmtQual)、地下室未完工面积 (BsmtUnfSF)、中央空调 (CentralAir)、房屋状况1 (Condition1)、房屋状况2 (Condition2)、电气系统 (Electrical)、封闭式门廊面积 (EnclosedPorch)、外部状况 (ExterCond)、外部质量 (ExterQual)、外部材料1 (Exterior1st)、外部材料2 (Exterior2nd)、围栏 (Fence)、壁炉质量 (FireplaceQu)、壁炉数量 (Fireplaces)、地基 (Foundation)、全浴室数量 (FullBath)、功能 (Functional)、车库面积 (GarageArea)、车库容量 (GarageCars)、车库状况 (GarageCond)、车库装修情况 (GarageFinish)、车库质量 (GarageQual)、车库类型 (GarageType)、车库建造年份 (GarageYrBlt)、居住面积 (GrLivArea)、半浴室数量 (HalfBath)、供暖系统 (Heating)、供暖质量 (HeatingQC)、房屋风格 (HouseStyle)、厨房数量 (KitchenAbvGr)、厨房质量 (KitchenQual)、土地平坦度 (LandContour)、土地坡度 (LandSlope)、土地面积 (LotArea)、土地配置 (LotConfig)、临街面长度 (LotFrontage)、土地形状 (LotShape)、低质量完工面积 (LowQualFinSF)、房屋等级 (MSSubClass)、分区类型 (MSZoning)、砌体饰面面积 (MasVnrArea)、砌体饰面类型 (MasVnrType)、其他特征 (MiscFeature)、杂项价值 (MiscVal)、售出月份 (MoSold)、社区 (Neighborhood)、开放式门廊面积 (OpenPorchSF)等。
数据格式：CSV格式，文件名为Ames_Housing_Sales.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行标准化处理，便于直接应用于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程和机器学习建模。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、预测模型构建等学术研究，如探索房屋属性与价格之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房价评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略和购房选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户实现更精准的房价预测和更明智的决策。
