美国房地产市场房价预测测试数据集USRealEstateMarketPricePredictionTestDataset-jeongchando
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, 建筑特征, 市场分析, 数据建模, 时序分析
数据概述：
该数据集包含美国房地产市场房屋的测试数据，用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据包含日期信息，具体时间跨度未明确，但可用于分析房价随时间的变化。
地理范围：数据来源于美国，具体地区未明确，但包含邮政编码（zipcode）信息，可用于细化地域分析。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如id（房屋唯一标识）、date（交易日期）、bedrooms（卧室数量）、bathrooms（浴室数量）、sqft_living（居住面积）、sqft_lot（占地面积）、floors（楼层数）、waterfront（是否临水）、view（景观）、condition（房屋状况）、grade（房屋等级）、sqft_above（地上居住面积）、sqft_basement（地下室面积）、yr_built（建造年份）、yr_renovated（翻新年份）、zipcode（邮政编码）、lat（纬度）、long（经度）、sqft_living15（近15年居住面积）、sqft_lot15（近15年占地面积）。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开房地产市场数据，已进行基本的数据整理，适合用于房价预测模型的测试。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及评估机器学习模型在房地产领域的应用。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、金融机构提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，优化房屋定价策略，提高投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产评估等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
