房屋价格预测影响因素数据集HousingPricePredictionFactors-renatodantas
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋特征, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了美国爱荷华州艾姆斯市房屋的详细信息，用于房屋价格预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据房屋建造年份等信息推测为历史数据。
地理范围：数据主要涵盖美国爱荷华州艾姆斯市的房屋信息。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如：房屋基本信息（MSSubClass, MSZoning等）、房屋结构（LotFrontage, LotArea等）、房屋建造信息（YearBuilt, YearRemodAdd等）、房屋装修信息（BsmtQual, BsmtCond等）、房屋周边环境（Neighborhood, Condition1等）、房屋功能（Functional, Fireplaces等）以及房屋价格等。
数据格式：CSV格式，包括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Kaggle竞赛平台，用于房屋价格预测的建模练习。
该数据集适合用于房屋价格预测模型构建、特征工程、以及对房地产市场相关因素的深入研究。
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、数据科学、机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型构建与评估等。
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、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解房价预测的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户预测房价，优化投资决策。
