美国房地产市场房价预测数据集USHousingMarketPricePrediction-amornratwangchaisri
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 房价分析, 数据分析, 房屋评估, 房地产市场
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房地产销售数据，记录了房屋的各项特征与销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
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（包括居住面积和占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度和经度）、与最近15个邻居的居住面积和占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和房屋价值评估。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如房价影响因素量化分析、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如房屋定价策略、投资回报评估等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和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的影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，帮助用户优化决策，提升预测精度。
