房屋销售价格预测数据集-房地产交易信息-时间跨度未知-yaminh
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,房屋销售,房价,建筑,土地,销售价格,建筑结构,地理位置,时间序列,预测模型
数据概述：
本数据集包含了房屋销售相关的多种属性信息，旨在为房屋销售价格预测提供数据支持。数据集涵盖了房屋的建筑结构、地理位置、建筑材料、装修情况等多方面特征，以及最终的销售价格。具体字段定义如下：
MSSubClass（建筑类别）：房屋的建筑类型，例如单户住宅、复式住宅等。
MSZoning（分区）：房屋所在区域的通用分区类型，如住宅区、商业区等。
LotArea（土地面积）：房屋所在土地的面积，以平方英尺为单位。
LotConfig（地块配置）：描述地块的形状和位置配置。
BldgType（房屋类型）：房屋的建筑类型，例如单户住宅、复式住宅等。
OverallCond（整体状况评分）：房屋的整体状况评分，范围从1到10。
YearBuilt（建造年份）：房屋的建造年份。
YearRemodAdd（翻新年份）：房屋的翻新或改造年份。
Exterior1st（外部材料）：房屋的主要外部覆盖材料。
BsmtFinSF2（地下室2型装修面积）：地下室的二级装修面积，以平方英尺为单位。
TotalBsmtSF（地下室总面积）：地下室的总面积，以平方英尺为单位。
SalePrice（销售价格）：房屋的最终销售价格，以美元为单位。
数据用途概述：
该数据集主要用于房屋销售价格的预测模型构建、房地产市场分析、影响房价因素研究等。 数据分析师和研究人员可以利用这些数据，通过机器学习算法，构建预测模型，预测房屋的销售价格。 此外，该数据集也可用于分析不同属性对房价的影响，例如房屋面积、建筑材料、房屋状况等。 房地产开发商、投资机构和购房者也可以利用这些数据来评估房地产市场的趋势和价值。
