房屋销售价格预测数据集HousingSalePricePrediction-arsalandafedar
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, 建筑特征, 房价影响因素, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其销售价格，用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常被视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常来源于特定区域的房地产市场。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的多种属性，包括但不限于：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）、土地平整度（LandContour）、公共设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地坡度（LandSlope）、邻近区域（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（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）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室装修类型（BsmtFinType1, BsmtFinType2）、地下室装修面积（BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF）、供暖系统（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）、低质量装修面积（LowQualFinSF）、总居住面积（GrLivArea）、地下室浴室数量（BsmtFullBath, BsmtHalfBath）、浴室数量（FullBath, HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库装修（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，文件名为trainscsv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、以及构建回归模型。
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、以及机器学习模型的评估。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估、以及市场营销策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，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特征与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化房地产投资策略。
