房地产价格预测数据集AdvanceHousePricePredictionDataset-ghanender
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，市场分析，经济学，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自房地产市场的详细数据，记录了房屋价格及其相关特征。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：数据覆盖了美国爱荷华州的埃姆斯市，包括该地区的多个社区和房屋类型。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如面积，卧室数量，浴室数量，车库大小，建筑年份，地理位置，房屋状况评分等。还包括房屋的最终销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于埃姆斯市房地产市场的公开记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，市场分析和机器学习模型的训练，特别是在回归分析，特征工程和预测建模等方面具有重要应用价值。
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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析及房屋特征对价格影响的研究，如房价波动的原因分析，房屋特征与价格关系研究等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构和投资者提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关企业和个人制定科学的购房，销售和投资决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高房地产交易的效率和盈利能力。
