美国房地产房屋价格预测数据集USHousingPricePredictionDataset-ksridevi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 建筑特征, 市场分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及最终的销售价格，常用于房价预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据集中的销售时间跨度为2006年至2010年。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖了房屋的各种特征，例如房屋的地理位置、建筑材料、房屋面积、厨房卫生间配置、周边环境等，以及房屋的最终销售价格(SalePrice)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据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、房价预测模型构建以及机器学习算法的实践。
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、房屋价格影响因素研究等学术研究，例如探究房屋特征与价格之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房屋估价、市场趋势分析和风险评估。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定以及房地产开发规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的复杂关系，帮助用户构建和评估房价预测模型，优化房地产投资决策。
