美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalePricePrediction-ullindala
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 数据挖掘, 房价影响因素, 建筑特征
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特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年的房屋销售信息。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖房屋的建筑特征、地理位置、周边环境、销售相关信息等，如房屋面积、建造年份、材料质量、周边设施、销售类型等，以及核心目标变量——销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，结构化数据便于统计分析与模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据可能来自房屋销售记录。数据已经过整理，包含了缺失值处理等预处理步骤。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房屋估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、以及购房者进行决策，例如优化房屋设计、评估投资回报等。
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的原理和方法。
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，帮助用户构建预测模型、优化房屋定价策略，并深入理解房地产市场的运作规律。
