美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-ponomarlili
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 房价分析, 房屋特征, 线性回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州房屋销售的详细信息，记录了房屋的各种属性以及最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了不同年份的房屋销售情况，从具体年份（例如2006-2010年）开始，结束时间取决于原始数据。
地理范围：数据主要集中于美国爱荷华州的房屋销售市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如：房屋面积、建造年份、地理位置、材料质量、装修状况、地下室信息、车库信息、周边环境、以及最终的销售价格等79个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含房屋的各项属性和对应的销售价格，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是一个公开的房屋销售数据集，已经经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型的构建和评估。
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、房屋价值评估等方面的学术研究，如分析不同房屋特征对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、销售策略制定等领域。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策、以及房地产政策的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产评估等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
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，帮助用户实现对房价的精准预测和深入理解。
