美国房地产市场房价预测数据集USHousingMarketPricePrediction-cookierhkwk
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, 房屋特征, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的详细特征和销售价格，用于房价预测和市场分析。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：数据覆盖美国特定地区的房地产市场。
数据维度：包括房屋的各项属性，如房屋ID、建造时间、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建筑面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、邻近房屋的居住面积、邻近房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行初步的数据整理和标准化。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估、市场趋势分析等。
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、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、金融机构提供数据支持，用于房屋估值、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产评估等课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户优化投资决策，提升预测精度。
