美国房地产价格预测数据集USRealEstatePricePrediction-abhishekkumarscse242
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, 结构化数据, 数据分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格，用于预测房价和分析影响房价的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常可视为历史房屋销售数据快照。
地理范围：数据主要集中于美国地区，具体地区未明确，但涵盖了房屋的各种属性信息。
数据维度：数据集包括了房屋的多种属性，如房屋的ID，房屋的建筑类型、街道情况、地块形状、土地轮廓、水电气等公共设施情况、房屋配置、地势坡度、邻里情况、房屋状况、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部条件、基础材料、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室完成类型、地下室完成面积、地下室未完成面积、地下室总面积、供暖类型、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、起居面积、地下室全浴室数量、地下室半浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况，以及房价等。
数据格式：CSV格式，文件名为HousePricescsvcsv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，经过了初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估和房地产市场分析。
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、金融、经济学等领域的研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，如房屋估价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者等进行投资决策和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
