美国房地产市场房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-ashrafsaber
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价，预测，机器学习，回归分析，房屋属性，地理位置，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，适用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年5月到2015年5月的房屋销售信息。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和土地面积）、楼层数、是否滨水、景观、房屋建造和翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度和经度）、以及与房屋相关的其他信息（例如，最近15个邻居房屋的面积）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场数据，已经过清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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、房价预测模型构建、以及探讨不同房屋属性对价格的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构、以及房屋交易平台提供数据支持，用于市场分析、价格评估、以及辅助决策。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及房地产市场政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和房地产市场分析。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，以及进行房地产市场趋势分析，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更明智的决策。
