房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-yzliu11
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了房屋销售的相关信息，旨在用于预测房屋的最终售价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常代表特定年份的房屋销售数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但根据数据内容推测，可能来源于美国某个地区的房屋销售记录。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋面积、地理位置、建造时间、建筑材料、装修质量、周边环境等特征，以及目标变量——房屋售价。具体字段包括房屋的ID、房屋的类别、住宅区域、街道类型、巷道类型、房屋形状、土地轮廓、公共设施、房屋配置、土地坡度、邻里、房屋条件、建筑类型、房屋风格、总体质量、总体条件、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部材料2、砌体饰面类型、砌体饰面面积、外部质量、外部条件、基础、地下室质量、地下室条件、地下室暴露程度、地下室完工类型1、地下室1面积、地下室完工类型2、地下室2面积、地下室未完工面积、地下室总面积、供暖、供暖质量、中央空调、电气系统、1楼面积、2楼面积、低质量完成面积、居住面积、地下室全浴室、地下室半浴室、全浴室、半浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能、壁炉数量、壁炉质量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv等文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行结构化处理，方便用户进行分析和建模。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、数据建模、机器学习等技术应用。
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、房屋价值评估、影响房价因素研究等学术研究。
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市场预测。
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深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化房屋估值，并深入理解房地产市场的动态。
