美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-jishyakeerthika
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, 市场分析, 房价影响因素, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区（Seattle）的房地产交易数据，记录了房屋的各项属性以及相应的售价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据主要集中在华盛顿州西雅图地区，包含城市、街道、邮编等地理信息。
数据维度：数据集包含日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋上层面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道（street）、城市（city）、州及邮编（statezip）、国家（country）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含data.csv和output.csv两个文件，均易于进行数据分析和建模。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索房屋属性对价格的影响等研究。
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、以及构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构、以及房地产投资公司提供数据支持，用于市场分析、房屋估值、以及投资决策。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、进行市场监管，以及为购房者提供参考信息。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解房地产数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，以及分析房地产市场的动态变化，从而帮助用户进行更准确的决策和预测。
