房价预测高级回归技术数据集HousePricesPredictionAdvancedRegressionTechniquesDataset-ldausl
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，回归分析，机器学习，房地产，经济学，时间序列，数据分析
数据概述：该数据集来源于Kaggle网站，主要用于房价预测和回归分析。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：数据涵盖了美国艾奥瓦州爱荷华市（Iowa City）的住宅区。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征信息，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，地下室面积，车库类型，房屋风格，建筑年份，销售价格等变量。
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Kaggle网站，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产分析，经济学研究，机器学习和数据分析等领域，特别是在房价预测，回归分析及特征工程等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房价预测，回归分析等学术研究，如分析影响房价的因素，预测房价走势等。
行业应用：可以为房地产开发商，房产中介等提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产市场的策略优化和决策制定，帮助相关领域制定更好的销售和投资策略。
教育和培训：作为数据分析，机器学习及房地产经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价预测的规律与趋势，帮助用户实现房价预测，市场分析和策略优化，为房地产行业的决策提供数据支持。
