美国爱荷华州房屋价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-tgupta3
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 机器学习, 回归分析, 房价预测, 建筑特征, 结构化数据, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录涵盖了房屋销售的年份，从2006年到2010年。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州的埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋的基本信息、建筑材料、外部环境、地下室、车库、销售条件等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房屋价格预测竞赛的训练集，经过了整理和结构化。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征与价格关系的研究，以及回归模型构建和评估。
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、房屋价格影响因素研究、以及机器学习算法在房价预测上的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，帮助进行市场分析和决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场趋势等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的复杂关系，构建预测模型，并对影响房价的关键因素进行深入分析，从而优化决策和提高预测精度。
