美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousePricePrediction-monikakocsis
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 市场调研
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，记录了房屋的各项属性和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售时间，具体时间范围待定，数据中包含销售日期。
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：数据集包含房屋的多种特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（居住面积、占地面积等）、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、地理位置（经纬度）以及与邻近房屋的面积相关信息。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.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销售记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征分析等研究，以及线性回归、梯度提升树等机器学习模型的构建与评估。
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，例如探讨房屋面积、地理位置等因素对房价的影响。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、制定投资策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
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，从而提升预测准确性和市场洞察力。
