房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-pashpatisrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房屋特征, 建筑结构, 房价影响因素
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，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系，旨在用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据“YearBuilt”和“YearRemodAdd”等字段推测，数据涵盖了房屋的建造和翻新时间，可用于分析房屋生命周期对价格的影响。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含了79个字段，涵盖了房屋的多个方面，包括房屋的物理特征（如MSSubClass、MSZoning、LotFrontage、LotArea、Street、Alley、LotShape、LandContour、Utilities、LotConfig、LandSlope、Neighborhood、Condition1、Condition2、BldgType、HouseStyle、OverallQual、OverallCond、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）、房屋建造时间（YearBuilt, YearRemodAdd）以及房屋销售价格（未明确给出，但该数据集用于预测房价）。
数据格式：CSV格式，文件名为Pricecsv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售信息，经过了初步的结构化处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。该数据集适合用于建立回归模型，探索影响房价的关键因素。
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、房价预测、影响房价因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与价格之间的关系，评估不同特征对房价的贡献。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、房屋中介等提供数据支持，用于房价预测、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持购房者、投资者进行房屋价值评估和投资决策，帮助他们更好地了解市场动态和房屋价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产评估等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同房屋特征对房价的影响，并进行市场趋势分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
