城市房屋房价预测数据集UrbanHousingPricePredictionDataset-gleshma
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 城市规划, 房价分析, 数据挖掘, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图市内房屋的销售记录，记录了房屋的详细属性与交易价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的销售时间为2014年至2015年。
地理范围：数据主要覆盖美国西雅图市内及周边地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项指标，如房屋ID（cid）、销售日期（dayhours）、房屋价格（price）、卧室数量（room_bed）、浴室数量（room_bath）、房屋居住面积（living_measure）、占地面积（lot_measure）、是否临海（coast）、房屋状况（condition）、房屋质量（quality）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮编（zipcode）、地理坐标（lat, long）以及其他相关特征，如地下室（basement）、是否带家具（furnished）等。
数据格式：CSV格式，文件名为innercity.csv，方便数据分析和建模应用。
来源信息：数据来源于房地产市场公开交易记录，已进行清洗和标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析等研究。
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、城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房屋价格预测模型构建、城市区域房价差异分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等领域。
决策支持：支持城市规划部门进行城市发展规划、土地利用规划等决策，辅助政府制定房地产市场调控政策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户实现优化房屋估值、提升投资回报等目标。
