房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-huongmainguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 建筑特征, 销售数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其最终的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体年份为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个描述房屋特征的变量，例如房屋的面积、建造年份、地段条件、周边环境、装修质量等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析和房地产市场研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如分析不同房屋属性对价格的影响，探索房价的季节性波动等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定和贷款风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和房地产市场。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索影响房价的关键因素，以及进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策，提升预测精度。
