房屋价格预测分析数据集HousePricePredictionAnalysis-codeinstitute
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产分析, 机器学习, 回归分析, 数据挖掘, 房屋特征, 建筑年份, 销售价格
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据文件命名推测数据可能采集于2021年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据特征来看，可能来源于美国或其他西方国家。
数据维度：包括房屋的多种特征，如一楼面积、二楼面积、卧室数量、地下室暴露程度、地下室完工情况、车库面积、车库修建年份、居住面积、厨房质量、土地面积、临街长度、砌体面积、开放门廊面积、整体状况、整体质量、地下室总面积、木质露台面积、建造年份、改造年份、销售价格等。
数据格式：CSV格式，包含house_prices_records.csv和inherited_houses.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确说明，但已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等研究和应用。
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、房屋价值评估等学术研究，如房屋价格影响因素分析、不同房屋特征对价格的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及相关金融产品的定价和风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测和房地产市场分析。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
