美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalePricePrediction-umaumarah88
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据挖掘, 建筑特征, 销售数据
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及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了房屋销售的时间范围，具体年份未明确，但可用于分析不同年份的房价趋势。
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，房屋类型、建造年份、地块面积）、房屋的物理特征（例如，屋顶材料、地下室情况、车库情况）、房屋的质量和条件（例如，整体质量、整体条件、外部质量）以及与销售相关的因素（例如，销售类型、销售条件）。
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（提交样例）三个文件。train.csv包含房屋的特征和销售价格，test.csv包含房屋的特征，但不包含销售价格，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：该数据集来源于Kaggle平台，是用于房价预测竞赛的公开数据集。数据已进行预处理，但可能需要进一步的清洗和特征工程。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的构建。
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研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、以及房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如，帮助房地产公司优化定价策略、预测市场趋势。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
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，构建预测模型，并对影响房价的关键因素进行分析，从而提升房价预测的准确性和深度。
