美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-jacohwinmogire
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 建筑特征, 市场分析, 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，记录了房屋的各种特征及其对应的销售价格，旨在用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，通常用于静态分析。
地理范围：数据集中于美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的结构、地理位置、建筑材料、周边环境、销售合同等多个方面，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含房屋的详细信息，包括房屋的ID、各种特征以及最终的销售价格。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测比赛的数据集，已进行数据清洗和预处理。
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，以及机器学习模型在房价预测领域的应用。
行业应用：可以为房地产行业、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房屋价值评估、风险管理、市场预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及政府部门的房地产市场调控。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同房屋特征对价格的影响，并优化房屋销售策略，实现更准确的房价预测。
