美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-dongkunhou
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, 回归分析, 数据挖掘, 建筑特征, 市场分析
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，记录了房屋的各项特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了房屋建造年份和销售年份等信息，可用于分析不同年份的房屋销售情况。
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，涵盖房屋的物理特征、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境等，以及最终的销售价格。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），其中train.csv包含了房屋的特征和销售价格，test.csv包含了房屋的特征但缺少销售价格，sample_submission.csv给出了提交预测结果的格式。数据集中还包含data_description.txt文件，提供了对各个字段的详细描述。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场分析等研究和应用。
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、房价影响因素研究等学术研究，如探索房屋特征与价格之间的关系，分析不同因素对房价的影响程度等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房价预测、房屋估值、市场趋势分析等应用。
决策支持：支持房地产开发商、投资者等相关领域的决策制定，帮助其进行投资决策、风险评估和市场预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习和实践回归模型、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并为房地产行业的决策提供数据支持。
