房地产房屋销售预测数据集RealEstateHouseSalesPredictionDataset-entiyk
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 结构化数据, 线性回归, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推断为特定时期的房屋销售记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据字段特征推断为美国房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道状况（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地平整度（LandContour）、公用设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、坡度（LandSlope）、社区（Neighborhood）、房屋建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、外部材料（Exterior1st，Exterior2nd）、地下室质量（BsmtQual，BsmtCond）、地下室面积（BsmtFinSF1，BsmtFinSF2，TotalBsmtSF）等，以及房屋的整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond），以及最终的销售价格。
数据格式：数据集包含CSV格式文件，如testcsv、traincsv、sample_submissioncsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于房地产公开数据，已进行结构化处理，方便机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、以及房地产投资机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、投资决策分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化投资策略和市场分析。
