美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-tomirisibrayeva123
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房价分析, 房屋属性, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 市场趋势
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对应的销售价格，可用于房价预测与市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据包含销售日期信息，具体时间跨度待定，但可以用于分析不同时间段的房价变化。
地理范围：数据来源于美国，具体区域范围待定，但包含邮政编码信息，可以进行更细致的地域分析。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，例如：
id：房屋唯一标识符；
date：销售日期；
price：房屋销售价格；
bedrooms：卧室数量；
bathrooms：卫生间数量；
sqft_living：房屋居住面积（平方英尺）；
sqft_lot：房屋占地面积（平方英尺）；
floors：房屋楼层数；
waterfront：是否临水；
view：景观评分；
condition：房屋状况评分；
grade：房屋建筑质量评分；
sqft_above：房屋地上部分面积（平方英尺）；
sqft_basement：房屋地下室面积（平方英尺）；
yr_built：房屋建造年份；
yr_renovated：房屋翻新年份；
zipcode：邮政编码；
lat：纬度；
long：经度；
sqft_living15：最近15个邻居的居住面积均值；
sqft_lot15：最近15个邻居的占地面积均值。
数据格式：CSV格式，文件名为home_datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和房屋价值评估。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于市场分析、风险评估、投资决策等。
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：作为房地产分析、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析房屋属性与价格之间的关系，以及探索房地产市场的长期趋势。
