房屋销售价格预测数据集HousingSalesPricePredictionDataset-nattanannut
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 销售数据, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋销售数据，记录了房屋的多种特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但从邮编等信息推测可能为美国地区。
数据维度：包括房屋的多种特征，如A到R共18个数值型特征，以及target（房屋销售价格）和id（房屋唯一标识符）。
数据格式：CSV格式，包含ml2_train.csv、ml2_sample.csv、ml2_test.csv三个文件，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、回归模型训练和特征分析等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如房屋价格预测模型的构建与评估。
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、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业进行定价策略优化、销售预测和市场风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房屋销售数据。
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，帮助用户构建预测模型，实现对房屋价格的精准预估。
