房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-sophiewestbrook
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, 回归分析, 建筑特征, 价格分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征及其对应的销售价格，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份包括YrSold，可推断出销售时间范围。
地理范围：数据来源未明确，但包含了房屋的各种建筑特征，如LotFrontage（临街地段长度）、LotArea（地块面积）等，可用于分析不同地区房屋的销售情况。
数据维度：数据集包含多个关键特征，涵盖房屋的建筑结构、材料、尺寸、周边环境等，以及销售价格（SalePrice）。具体包括LotFrontage, LotArea, OverallQual, OverallCond, YearBuilt, YearRemodAdd, MasVnrArea, BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF, 1stFlrSF, 2ndFlrSF, LowQualFinSF, GrLivArea, BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath, BedroomAbvGr, KitchenAbvGr, TotRmsAbvGrd, Fireplaces, GarageYrBlt, GarageCars, GarageArea, WoodDeckSF, OpenPorchSF, EnclosedPorch, 3SsnPorch, ScreenPorch, PoolArea, MiscVal, YrSold, SalePrice以及 MSSubClass, MSZoning 等房屋类别和区域编码。
数据格式：CSV格式，包含 prepared_traindata_20190504csv和prepared_testdata_20190504csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售信息，已进行预处理，方便直接用于建模分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及房屋价值评估等研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产企业和投资者进行市场分析和风险评估，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的实训素材，帮助学生理解回归模型和特征工程。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，从而实现对房屋价值的准确评估和市场趋势的预测。
