电视广告与销售额预测数据集TVAdvertisingandSalesPredictionDataset-ndtp2003
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 营销分析, 房地产, 模型训练, 销售预测
数据概述：
该数据集包含两个子数据集，分别记录了电视广告投放金额与销售额之间的关系，以及美国房屋的详细信息，为线性回归模型的训练和应用提供了素材。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据集涵盖了电视广告投放与销售额的通用关系，以及美国房屋市场数据。
数据维度：
tvmarketing.csv：包含“TV”（电视广告投放金额）和“Sales”（销售额）两个字段。
house_prices_train.csv：包含房屋的多种属性，如“Id”、“MSSubClass”、“MSZoning”、“LotFrontage”、“LotArea”等，以及房屋的最终售价“SalePrice”。
数据格式：CSV格式，分别命名为tvmarketing.csv和house_prices_train.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于线性回归模型训练、数据可视化、探索性数据分析以及机器学习模型的构建。
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：适用于市场营销学、房地产分析等领域的学术研究，如广告投放效果评估、房屋价格影响因素分析等。
行业应用：为市场营销部门和房地产行业提供数据支持，特别是在销售额预测、房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业和机构进行广告预算分配、房屋定价策略制定和投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握线性回归模型的应用，并深入理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索广告投入与销售额之间的关系，以及房屋属性与价格之间的关联，帮助用户实现销售额预测、房价评估等目标。
