美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-kayeedelau
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 线性回归, 房价影响因素
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，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份主要集中在2006年至2010年。
地理范围：数据主要涵盖美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的地理位置、建筑结构、材料、装修、周边环境等多个方面，以及房屋的最终销售价格（SalePrice）。
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，为参与房屋价格预测竞赛提供。原始数据经过清洗和整合，便于直接使用。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征工程、回归模型构建等研究和应用。
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、房价影响因素研究、以及机器学习模型的评估与优化。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、以及房地产投资提供数据支持。
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。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房屋销售价格的各种因素，并构建预测模型，以实现对房屋价值的准确评估和市场趋势的预测。
