房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-vivekrrr
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 房屋特征, 房价预测, 建筑结构
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了房屋的多种特征及其对应的销售价格，旨在用于构建房屋价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据特征推测为美国或类似市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋的建筑结构、地理位置、周边环境、建筑年代、装修情况等，以及房屋的销售价格。具体字段包括：Id, MSSubClass, MSZoning, LotFrontage, LotArea, Street, Alley, LotShape, LandContour, Utilities, LotConfig, LandSlope, Neighborhood, Condition1, Condition2, BldgType, HouseStyle, OverallQual, OverallCond, YearBuilt, YearRemodAdd, RoofStyle, RoofMatl, Exterior1st, Exterior2nd, MasVnrType, MasVnrArea, ExterQual, ExterCond, Foundation, BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1, BsmtFinSF1, BsmtFinType2, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF, Heating, HeatingQC, CentralAir, Electrical, 1stFlrSF, 2ndFlrSF, LowQualFinSF, GrLivArea, BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath, BedroomAbvGr, KitchenAbvGr, KitchenQual, TotRmsAbvGrd, Functional, Fireplaces, FireplaceQu, GarageType, GarageYrBlt, GarageFinish, GarageCars, GarageArea。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、回归分析等数据科学任务。
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。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持房地产企业和投资者进行投资决策和风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解回归模型。
此数据集特别适合用于构建房屋价格预测模型，探索不同房屋特征对价格的影响，帮助用户进行市场分析和决策。
