华盛顿州房屋价格多变量回归分析数据集WashingtonStateHousePriceMultivariableRegressionAnalysisDataset-gargharshit02
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 多元回归, 房价预测, 建筑特征, 地理位置, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自华盛顿州金县的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其对应的销售价格，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年5月到2015年5月的房屋销售信息。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包含21个特征，包括房屋的id、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、以及与房屋相关的其他属性，如与15个邻近房屋的居住面积和占地面积。
数据格式：CSV格式，文件名为House_Price_DaTaSet_MUltivariable_Regression.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗，去除了缺失值和异常值，确保了数据的质量。
该数据集适合用于构建房价预测模型、进行房地产市场分析，以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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：适用于房地产经济学、计量经济学、以及机器学习领域的学术研究，如房价影响因素分析、价格预测模型构建、以及市场趋势分析等。
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、市场营销、以及投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、评估师、以及金融机构的决策制定，帮助其进行风险评估、投资分析和策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素，以及如何应用数据分析技术解决实际问题。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建预测模型，以及进行市场趋势分析，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
