房屋价格预测训练数据集HousePricePredictionTrainingDataset-hsharkawy1
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, 房价预测, 建筑特征, 房屋结构, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了房屋销售的特征。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为特定地区的房屋销售数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID (Id)，房屋等级 (MSSubClass)，分区类型 (MSZoning)，街道 (Street)，巷道 (Alley)，房屋形状 (LotShape)，土地轮廓 (LandContour)，公用设施 (Utilities)，房屋配置 (LotConfig)，土地坡度 (LandSlope)，邻里 (Neighborhood)，条件 (Condition1, Condition2)，建筑类型 (BldgType)，房屋风格 (HouseStyle)，整体质量 (OverallQual)，整体状况 (OverallCond)，建造年份 (YearBuilt)，改造年份 (YearRemodAdd)，屋顶风格 (RoofStyle)，屋顶材料 (RoofMatl)，外部材料 (Exterior1st, Exterior2nd)，砌筑面积 (MasVnrType, MasVnrArea)，外部质量 (ExterQual, ExterCond)，基础 (Foundation)，地下室质量 (BsmtQual, BsmtCond, BsmtExposure, BsmtFinType1, BsmtFinSF1, BsmtFinType2, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF)，供暖 (Heating, HeatingQC)，中央空调 (CentralAir)，电气 (Electrical)，一楼面积 (1stFlrSF)，二楼面积 (2ndFlrSF)，低质量完成面积 (LowQualFinSF)，生活区总面积 (GrLivArea)，地下室全浴室 (BsmtFullBath)，地下室半浴室 (BsmtHalfBath)，全浴室 (FullBath)，半浴室 (HalfBath)，卧室数量 (BedroomAbvGr)，厨房数量 (KitchenAbvGr)，厨房质量 (KitchenQual)，总房间数 (TotRmsAbvGrd)，功能 (Functional)，壁炉 (Fireplaces, FireplaceQu)，车库类型 (GarageType, GarageYrBlt, GarageFinish, GarageCars, GarageArea, GarageQual)。
数据格式：CSV格式，文件名为 traincsv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于房屋价格预测模型构建、房地产市场分析和相关研究。
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、房屋价格影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和定价策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户进行市场分析和投资决策。
