房屋价格预测分析数据集HousingPricesPredictionAnalysis-codingguru
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 建筑特征, 统计建模, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的房屋价格预测数据，记录了不同房屋的各种特征及其对应的销售价格，旨在用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常用于静态分析。
地理范围：数据集涵盖了特定地区的房屋数据，具体区域未明确，但通常用于美国房地产市场分析。
数据维度：数据集包含79个字段，涵盖了房屋的多种属性，包括但不限于：房屋ID（Id），房屋等级（OverallQual），房屋状况（OverallCond），建造年份（YearBuilt），装修年份（YearRemodAdd），外部材质（Exterior1st, Exterior2nd），地下室信息（BsmtQual, BsmtCond, BsmtFinSF1, TotalBsmtSF），房屋面积（1stFlrSF, 2ndFlrSF, GrLivArea），卧室数量（BedroomAbvGr），厨房质量（KitchenQual），车库信息（GarageCars, GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_prices.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、以及探索影响房价的各种因素。
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，例如研究不同房屋特征对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场分析、以及风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定，以及房屋购买决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索不同房屋特征与价格之间的关系，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
