房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePrediction-shivambhadula
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 数据分析, 结构化数据, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了房屋的详细信息及其销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围需要根据数据中的“Date House was Sold”字段确定。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房屋销售信息，具体地理位置信息通过“Zipcode”、“Latitude”和“Longitude”字段体现。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积、土地面积、楼层数量、是否临水、访问次数、房屋状况、整体等级、地下室面积、房屋年龄、翻新年份、邮编、经纬度、翻新后的居住面积和翻新后的土地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为“1/1 Regression - Module - (Housing Prices)csv”，易于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场相关信息，已进行结构化整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及构建回归模型等应用。
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、以及构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，用于房屋估值、市场趋势分析和风险评估。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如房屋定价、投资回报分析等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和市场分析。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，建立预测模型，并进行市场趋势分析，以支持决策制定和策略优化。
