房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-vladislavvlasenko
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房价预测，房地产，回归分析，特征工程，数据挖掘，机器学习，建筑
数据概述：
该数据集包含来自kaggle的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为某个时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据数据特征推测可能来源于美国某个或多个地区的房屋销售记录。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道类型（Alley）、房屋形状（LotShape）、地貌（LandContour）、实用设施（Utilities）、配置类型（LotConfig）、坡度（LandSlope）、邻里（Neighborhood）、房屋条件（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、总体质量（OverallQual）、总体条件（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部条件（ExterCond）、基础（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室条件（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型1（BsmtFinType1）、地下室完成面积1（BsmtFinSF1）、地下室完成类型2（BsmtFinType2）、地下室完成面积2（BsmtFinSF2）、地下室未完成面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、居住面积（GrLivArea）、地下室全浴室（BsmtFullBath）、地下室半浴室（BsmtHalfBath）、全浴室（FullBath）、半浴室（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）等。
数据格式：包括 CSV 和 TXT 两种格式，CSV 文件包含结构化数据，TXT 文件可能包含数据描述信息。
来源信息：数据来源于kaggle平台，具体数据来源未明确，但通常为公开的房地产销售数据。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、数据可视化等任务。
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：可以为房地产评估、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：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如评估房屋价值、制定投资策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
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，构建预测模型，并分析不同特征对房价的影响。
