美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-ramlalnaik
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋评估, 统计分析, 住宅
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州房屋销售的相关数据，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份，从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含了79个变量，涵盖房屋的地理位置、建筑材料、房屋结构、装修情况、周边环境等多个方面，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为House_Price.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由James Le和Dean De Cock提供，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据科学相关研究。
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构建与评估。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、房屋评估机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的复杂关系，构建预测模型，并深入理解影响房价的各种因素，从而实现对房价的准确预测和市场趋势的把握。
