艾姆斯房价预测竞赛住宅数据集-2011-merveatasoy1
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测,住宅,竞赛,机器学习,数据分析,艾姆斯,房屋特征,房地产,预测模型
数据概述：
本数据集包含艾姆斯，爱荷华州住宅的详细信息，总共有79个特征变量，用于预测房屋的销售价格。该数据集来源于Kaggle的一个房价预测竞赛项目，分为训练集和测试集两个部分。测试集中房屋价格字段留空，参赛者需要根据提供的特征数据预测这些房屋的价格。
数据集中的关键字段包括：
SalePrice：房屋销售价格（美元），这是需要预测的目标变量。
MSSubClass：建筑类别
MSZoning：一般分区分类
LotFrontage：房屋连接街道的线性英尺数
LotArea：地块面积（平方英尺）
Street：道路类型
Alley：小巷类型
LotShape：地块的整体形状
LandContour：地块的平坦度
Utilities：可用的公用设施类型
LotConfig：地块配置
LandSlope：地块的坡度
Neighborhood：艾姆斯市内的物理位置
Condition1：靠近主要道路或铁路的状况
Condition2：靠近主要道路或铁路（如果存在第二条）
BldgType：住宅类型
HouseStyle：住宅风格
OverallQual：总体材料和完成质量
OverallCond：总体状况评分
YearBuilt：原始建筑日期
YearRemodAdd：翻新日期
RoofStyle：屋顶类型
RoofMatl：屋顶材料
Exterior1st：房屋外表面覆盖材料
Exterior2nd：房屋外表面覆盖材料（如果有多于一种材料）
MasVnrType：石材饰面类型
MasVnrArea：石材饰面面积（平方英尺）
ExterQual：外表面材料质量
ExterCond：外表面材料的当前状况
Foundation：基础类型
BsmtQual：地下室高度
BsmtCond：地下室的整体状况
BsmtExposure：地下室墙壁的走道或花园级别
BsmtFinType1：地下室完成区域的质量
BsmtFinSF1：类型1完成面积（平方英尺）
BsmtFinType2：第二个完成区域的质量（如果存在）
BsmtFinSF2：类型2完成面积（平方英尺）
BsmtUnfSF：地下室未完成面积（平方英尺）
TotalBsmtSF：地下室总面积（平方英尺）
Heating：供暖类型
HeatingQC：供暖质量和状况
CentralAir：中央空调
Electrical：电气系统
1stFlrSF：一楼面积（平方英尺）
2ndFlrSF：二楼面积（平方英尺）
LowQualFinSF：低质量完成面积（所有楼层）
GrLivArea：地上生活面积（平方英尺）
BsmtFullBath：地下室全浴室数量
BsmtHalfBath：地下室半浴室数量
FullBath：地上全浴室数量
HalfBath：地上半浴室数量
Bedroom：地上卧室数量
Kitchen：厨房数量
KitchenQual：厨房质量
TotRmsAbvGrd：地上房间总数（不包括浴室）
Functional：房屋功能评级
Fireplaces：壁炉数量
FireplaceQu：壁炉质量
GarageType：车库位置
GarageYrBlt：车库建造年份
GarageFinish：车库内部装修
GarageCars：车库容量（以车为单位）
GarageArea：车库面积（平方英尺）
GarageQual：车库质量
GarageCond：车库状况
PavedDrive：铺装车道
WoodDeckSF：木甲板面积（平方英尺）
OpenPorchSF：开放门廊面积（平方英尺）
EnclosedPorch：封闭门廊面积（平方英尺）
3SsnPorch：三季门廊面积（平方英尺）
ScreenPorch：遮阳门廊面积（平方英尺）
PoolArea：游泳池面积（平方英尺）
PoolQC：游泳池质量
Fence：围栏质量
MiscFeature：未在其他类别中涵盖的杂项特征
MiscVal：杂项特征的美元价值
MoSold：销售月份
YrSold：销售年份
SaleType：销售类型
SaleCondition：销售状况
数据用途概述：
该数据集适用于房价预测、机器学习模型训练、房地产市场分析等多种场景。研究人员可以使用这些数据集开发和评估房价预测模型；房地产开发商可以借助这些数据优化定价策略；教育工作者可以利用这些数据进行数据分析教学；以及任何对房地产市场趋势感兴趣的研究者和从业者。
