美国房地产市场房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-muharremg
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 回归分析, 房屋特征, 结构化数据
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以及对应的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为反映特定时期（如2006-2010年）的房地产市场情况。
地理范围：数据来源于美国特定地区的房屋销售记录。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道类型（Alley）、房屋形状（LotShape）、地貌（LandContour）、水电气等设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、坡度（LandSlope）、社区（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完成类型（BsmtFinType1, BsmtFinSF1, BsmtFinType2, BsmtFinSF2）、地下室未完成面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖类型（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、生活面积（GrLivArea）、地下室浴室数量（BsmtFullBath, BsmtHalfBath）、浴室数量（FullBath, HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_house_pred.csv和test_house_pred.csv两个文件，分别包含训练集和测试集，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的房地产数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征分析、数据建模、机器学习等技术应用。
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、机器学习模型构建等领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房地产开发规划、市场营销策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建和优化房价预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
