房屋销售预测数据集HouseSalesPredictionDataset-chixsh
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 回归模型, 房价影响因素, 建筑特征
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了房屋销售的详细信息，旨在用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为特定年份的房屋销售数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为特定地区的房屋销售数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道状况（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、公共设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地坡度（LandSlope）、邻里（Neighborhood）、房屋条件（Condition1/2）、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/2nd）、砖石饰面类型（MasVnrType）、砖石饰面面积（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）、地下室完成类型（BsmtFinType1/2）、地下室完成面积（BsmtFinSF1/2）、未完成地下室面积（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）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、生活区总面积（GrLivArea）、地下室浴室（BsmtFullBath/HalfBath）、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）、车库完成情况（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析和房地产市场研究。
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、机器学习模型在房价预测中的应用等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房价评估、市场趋势分析、房屋价值预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，建立预测模型，以及评估不同特征对房价的影响。
