美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-hsynkskn
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋评估, 房价影响因素, 数据挖掘
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以及最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份主要集中在2006年至2010年之间。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包含79个变量，包括房屋的结构特征（如面积、建造年份、装修情况）、地理位置、周边环境、销售合同信息等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于Kaggle平台，是用于房价预测竞赛的训练数据集，数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、以及探索影响房价的因素分析。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及机器学习模型的训练和评估。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师和金融机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估和市场预测。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和住房政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，建立预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的房地产决策。
