房屋销售价格预测训练数据集HouseSalesPricePredictionTrainingDataset-darkstrox
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋属性, 结构化数据, 回归分析, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋销售的相关信息，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可推测为历史房屋销售记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但考虑到数据集的结构和字段，很可能来自美国或北美地区的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个房屋属性相关的字段，如房屋的面积、建造年份、装修情况、地理位置、周边环境等，以及房屋的销售价格。具体字段包括房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道状况（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地平整度（LandContour）、供电类型（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地坡度（LandSlope）、社区（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）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖类型（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）、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）、房间总数（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）、车库装修情况（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）、车库质量（GarageQ）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适合用于房屋价格预测、特征工程、以及回归模型的训练和评估。
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、以及机器学习模型在房地产领域的应用研究。
行业应用：为房地产经纪公司、房屋评估机构、以及金融机构提供数据支持，用于房屋估价、市场预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策、以及城市规划和土地利用规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实训素材，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销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升房价预测的准确性。
