美国房地产房屋价格预测测试数据集USRealEstateHousePricePredictionTestSet-yandisamngobo
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征，旨在用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据“YrSold”（售出年份）字段推测，数据集涵盖了2006年至2010年的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国房地产市场，但未明确指出具体地区，可推测为全国或特定区域的房屋数据。
数据维度：数据集包括79个特征变量，涵盖房屋的各种属性，如“MSSubClass”（建筑类型）、“MSZoning”（分区类型）、“LotFrontage”（临街宽度）、“LotArea”（占地面积）、“OverallQual”（整体质量）、“YearBuilt”（建造年份）、“GrLivArea”（地上生活面积）、“GarageArea”（车库面积）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
该数据集适用于房地产价格预测、房屋评估建模以及影响房价因素的分析。
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、房屋价值评估等相关学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、金融机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型构建与分析方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，并评估不同特征对房价的影响程度。
