美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-alexisjsargbah
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 房价, 建筑特征, 回归模型
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，旨在用于预测房屋销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间信息，包括销售年份（YrSold）和月份（MoSold）。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖了房屋的多种属性，如房屋的基本信息（例如，街道类型、房屋类型、建造年份等），材料和饰面，房屋状况和环境，地下室、车库、以及销售相关的因素（例如，销售类型，销售条件等）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件。其中train.csv包含房屋特征和销售价格，test.csv包含房屋特征但没有销售价格，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理，已将缺失值进行一定处理，并进行了特征工程，适用于建模分析。该数据集包含了房屋的各种属性信息，可以用于构建预测模型，预测房屋销售价格。
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、房屋价格预测、影响房价因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、风险管理等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定，以及房地产开发项目的可行性分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解回归模型、特征工程等相关知识。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并进行模型优化，从而提高预测精度，为房地产领域的决策提供数据支持。
