房价预测高级回归数据集HousingPriceAdvancedRegressionDataset-georgesnasrallah177
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，回归分析，数据集，机器学习，房地产，数据分析，特征工程，房价
数据概述： 该数据集包含来自Kaggle的房价预测高级回归数据，记录了爱荷华州埃姆斯市的住宅销售信息，旨在进行房价预测和深入的数据分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度主要集中在2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州埃姆斯市的住宅。
数据维度：数据集包括80个变量，涵盖了住宅的各种属性，包括房屋的物理特征（如面积，房间数量，建造年份等），生活环境特征（如周边设施，交通便利性等），以及销售价格等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由相关比赛提供，已进行初步的整理和结构化。
该数据集适合用于房价预测，回归分析，特征工程，机器学习模型构建和优化等领域的研究和应用。
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，房价影响因素研究等学术研究，如分析不同特征对房价的影响程度，构建更精确的房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业，房屋评估机构，金融机构等提供数据支持，特别是在房屋估值，风险评估，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，房屋买卖决策，以及房地产市场政策制定等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，房地产分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，帮助用户构建高精度的房价预测模型，优化房地产投资决策和市场分析，提升对房地产市场的理解和认知。
