美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousePricePrediction-mehmetakifciftci
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 数据分析, 线性回归, 机器学习, 房价影响因素, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的日期，具体时间范围待定，但可以用于分析房价随时间的变化趋势。
地理范围：数据主要集中在美国，具体地区信息通过邮政编码（zipcode）体现，可以进行区域性的房价分析。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、房屋价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（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）、房屋等级（grade）、房屋建筑面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、最近15个邻居的居住面积（sqft_living15）和最近15个邻居的土地面积（sqft_lot15）。
数据格式：CSV格式，文件名为Ist_house_datacsv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易信息，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估和市场趋势分析等领域。
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，例如探索房屋特征与价格之间的关系，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，例如房屋估值、市场风险评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化房屋设计、选择投资区域、评估购房性价比等。
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方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户优化决策和提升预测精度。
