房屋属性与销售价格预测数据集HouseAttributesandSalesPricePredictionDataset-sambapython
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 结构化数据, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 建筑特征
数据概述：
该数据集包含来自Nexiilabs的数据，记录了房屋的各种属性特征，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的房屋属性快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集可能来自特定地区或城市。
数据维度：数据集包含多个维度，主要包括房屋的结构特征、地理位置、建筑材料、生活设施等，例如：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, GarageQual等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Nexiilabs，为结构化数据。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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、以及机器学习模型的评估与比较。
行业应用：可以为房地产经纪人、房屋估价师和金融机构提供数据支持，用于房屋估价、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产投资决策和市场策略制定，帮助用户更好地理解市场趋势。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实践案例，帮助学生掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，并提升预测准确性。
