房屋销售预测数据集HouseSalesPredictionDataset-mahithvarmajampana
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, 结构化数据, 建筑特征, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性及相关信息，用于房屋销售价格的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或时期的房屋信息快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从数据字段推测可能来源于美国房地产市场。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的结构、地理位置、建筑材料、周边环境等多个方面。主要字段包括：房屋ID（Id），房屋等级（MSSubClass），区域（MSZoning），街道类型（Street），巷道类型（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），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1（BsmtFinType1），地下室1型装修面积（BsmtFinSF1），地下室装修类型2（BsmtFinType2），地下室2型装修面积（BsmtFinSF2），地下室未装修面积（BsmtUnfSF），地下室总面积（TotalBsmtSF），供暖（Heating），供暖质量（HeatingQC），中央空调（CentralAir），电力系统（Electrical），一楼面积（1stFlrSF），二楼面积（2ndFlrSF），低质量装修面积（LowQualFinSF），居住面积（GrLivArea），地下室全浴室数量（BsmtFullBath），地下室半浴室数量（BsmtHalfBath），全浴室数量（FullBath），半浴室数量（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）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
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、房价预测、房屋评估模型构建等方面的学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、金融机构等提供数据支持，用于房屋价值评估、市场趋势分析、风险管理等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、政策制定等。
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素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策，提升预测精度。
