房地产价格高级回归技术数据集HousingPricesAdvancedRegressionTechniquesDataset-galibce003
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，回归分析，机器学习，时间序列，经济学，数据建模
数据概述：该数据集包含来自房地产市场的详细价格数据，记录了房屋销售的相关特征和最终成交价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据涵盖了美国爱荷华州艾姆斯市的住宅市场。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如面积，房间数量，建筑年份，地理位置，装修情况，邻里特征等，以及最终的售价。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，回归分析和机器学习建模等领域，特别是在房价预测，特征重要性分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房地产经济学，市场趋势分析等学术研究，如房价影响因素分析，区域价格差异研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房产定价，市场评估等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和投资决策，帮助相关领域制定更好的市场策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程等方法。
此数据集特别适合用于探索房价的预测规律与影响因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场策略和投资决策，提高房地产市场的效率和透明度。
