房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePrediction-sanjanasivakumarbarc
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, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性和销售价格，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但包含房屋的各种属性，如街道、社区等。
数据维度：数据集包含多个字段，包括房屋的ID、MSSubClass（建筑类型）、MSZoning（分区类型）、LotFrontage（线性临街地段）、LotArea（地块面积）、Street（街道）、Alley（小巷）、LotShape（地块形状）、LandContour（平坦度）、Utilities（公用设施）、LotConfig（地块配置）、LandSlope（坡度）、Neighborhood（社区）、Condition1（主要条件）、Condition2（次要条件）、BldgType（建筑类型）、HouseStyle（房屋风格）、OverallQual（总体质量）、OverallCond（总体状况）、YearBuilt（建造年份）、YearRemodAdd（改造年份）、RoofStyle（屋顶风格）、RoofMatl（屋顶材料）、Exterior1st（外部材料1）、Exterior2nd（外部材料2）、MasVnrType（砌体饰面类型）、MasVnrArea（砌体饰面面积）、ExterQual（外部质量）、ExterCond（外部状况）、Foundation（地基）、BsmtQual（地下室质量）、BsmtCond（地下室状况）、BsmtExposure（地下室暴露程度）、BsmtFinType1（地下室完成类型1）、BsmtFinSF1（地下室完成面积1）、BsmtFinType2（地下室完成类型2）、BsmtFinSF2（地下室完成面积2）、BsmtUnfSF（地下室未完成面积）、TotalBsmtSF（地下室总面积）、Heating（供暖）、HeatingQC（供暖质量）、CentralAir（中央空调）、Electrical（电力系统）、1stFlrSF（一楼面积）、2ndFlrSF（二楼面积）、LowQualFinSF（低质量完成面积）、GrLivArea（地上生活面积）、BsmtFullBath（地下室全浴室）、BsmtHalfBath（地下室半浴室）、FullBath（全浴室）、HalfBath（半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、KitchenQual（厨房质量）、TotRmsAbvGrd（总房间数）、Functional（功能）、Fireplaces（壁炉数量）、FireplaceQu（壁炉质量）、GarageType（车库类型）、GarageYrBlt（车库建造年份）、GarageFinish（车库完成情况）、GarageCars（车库容量）、GarageArea（车库面积）、GarageQual（车库质量）、GarageCond（车库状况）、PavedDrive（铺面车道）、WoodDeckSF（木甲板面积）、OpenPorchSF（开放式门廊面积）、EnclosedPorch（封闭式门廊面积）、3SsnPorch（三季门廊面积）、ScreenPorch（纱窗门廊面积）、PoolArea（泳池面积）、PoolQC（泳池质量）、Fence（围栏）、MiscFeature（其他特征）、MiscVal（其他价值）、MoSold（售出月份）、YrSold（售出年份）、SaleType（销售类型）和SaleCondition（销售条件）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_sales_data.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于房价预测、特征工程、模型训练和房地产市场分析。
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、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，进行市场分析和风险评估。
