美国房地产房屋价格预测数据集USRealEstateHousePricePrediction-saikiranp321
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征, 数据分析, 线性回归, 房价
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以及对应的销售价格，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据“YrSold”字段推测为2006年至2010年间的房屋销售数据。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的物理特征（如面积、房间数、建造年份等）、地理位置、周边环境、房屋质量、装修情况等，以及最终的销售价格“SalePrice”。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据已进行一定程度的清洗和预处理，方便直接用于建模分析。
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关键因素。
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地产领域的应用研究，例如房价预测模型、房屋价值评估模型等。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、金融机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及相关政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，评估房屋价值，并为房地产市场的决策提供数据支撑。
