美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-colettaquentin
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 线性回归, 房屋评估, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含房价记录的日期信息。
地理范围：数据主要覆盖美国地区，包括城市、州和邮政编码等地理信息。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括房屋价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、居住面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、房屋具体街道地址（street）、城市（city）、州和邮政编码（statezip）以及国家（country）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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、预测模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、投资决策等提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府机构进行决策，优化投资策略和市场监管。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，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探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
