房屋销售预测训练数据集HouseSalesPredictionTrainingDataset-khanistha
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 建筑特征, 市场评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了房屋销售相关的详细信息，旨在用于房屋价格预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为特定年份的房屋销售数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但通常此类数据集涵盖美国地区的房屋信息。
数据维度：数据集包含79个字段，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）、区域划分（MSZoning）、土地面积（LotArea）、街道类型（Street）、巷道类型（Alley）、房屋形状（LotShape）、地貌（LandContour）、公共设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、地势（LandSlope）、邻里（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）、屋顶类型（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st、Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体面积（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）、地下室未装修面积（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）、低质量装修面积（LowQualFinSF）、居住面积（GrLivArea）、地下室全浴室（BsmtFullBath）、地下室半浴室（BsmtHalfBath）、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（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）、车库质量（GarageQual）、车库状况（GarageCond）、围栏质量（Fence）、室外装修质量（PoolQC）、其他功能（MiscFeature）、其他功能值（MiscVal）、销售类型（SaleType）、销售条件（SaleCondition）、销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为19_train.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析、房地产市场研究等。
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、房屋价格预测、影响因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与价格之间的关系。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场营销等行业提供数据支持，例如支持房地产经纪人进行房屋估价、辅助决策。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定，帮助投资者更好地了解市场动态。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，从而优化决策，提升预测精度。
