美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-tvscitechtalk
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 房价评估, 数据分析, 建模, Zillow
数据概述：
该数据集包含来自Zillow的美国房地产市场房价数据，记录了美国不同地区房屋的详细特征与房价信息，用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为一段时间内的房屋交易信息，属于静态数据集。
地理范围：数据覆盖美国多个地区，具体区域信息通过regionidcounty等字段体现。
数据维度：数据集包含多个房屋特征，如logerror（房价预测误差）、basementsqft（地下室面积）、bathroomcnt（浴室数量）、bedroomcnt（卧室数量）、finishedsquarefeet12（房屋总面积）、yearbuilt（建造年份）、taxvaluedollarcnt（房屋总价值）、taxamount（税额）等，以及房屋建筑类型、空调类型、供暖系统类型、土地利用类型等多种属性的编码。
数据格式：CSV格式，文件名为zillow.csv，便于数据分析和建模。数据字段包含数值型和类别型编码数据。
来源信息：数据来源于Zillow，为房地产市场研究和分析提供了宝贵的数据资源。已进行标准化和编码处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等领域的数据分析和建模。
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、房屋价值评估方法研究等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、投资者提供数据支持，用于房价预测、投资决策、风险评估等。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管、税收政策制定，以及金融机构的抵押贷款评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和房地产市场。
此数据集特别适合用于探索不同房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，并评估模型的预测精度，从而优化决策和提高市场分析的准确性。
