房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-faoziafariha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 回归分析, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征以及对应的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为特定年份的房屋销售记录。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房屋销售信息，具体地区未明确，但包含房屋的各种属性信息。
数据维度：数据集包括房屋的多个属性，如MSSubClass（建筑类型），MSZoning（分区类型），LotFrontage（临街地段），LotArea（占地面积），Street（街道类型），LotShape（地块形状），以及房屋的建筑结构、装修情况、周边环境、以及最终的SaleType(销售类型)和SaleCondition(销售条件)等。
数据格式：CSV格式，文件名为formulatedtest (1).csv，包含多个数值型、类别型变量，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为房地产交易记录，经过整理后形成，已进行数据清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析以及房地产市场趋势研究。
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，例如探索不同房屋特征对价格的影响。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场营销策略制定提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及银行贷款评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员理解回归分析、特征工程等方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，并为房地产市场的参与者提供决策支持。
