美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousingPricePrediction-vinod001
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 机器学习, 数据分析, 建筑, 市场分析, 住宅
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价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为反映特定时间点或短时间段的房屋信息。
地理范围：数据覆盖美国房地产市场，具体城市或区域未明确说明，但可用于分析不同房屋特征与价格之间的关系。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的物理特征、建筑质量、周边环境等，包括PID-MS、SubClass-MS、Zoning-Lot、Frontage-Lot Area、Street、Alley、Lot Shape、Land Contour、Utilities、Lot Config、Land Slope、Neighborhood、Condition 1、Condition 2、Bldg Type、House Style、Overall Qual、Overall Cond、Year Built、Year Remod/Add、Roof Style、Roof Matl、Exterior 1st、Exterior 2nd、Mas Vnr Type、Mas Vnr Area、Exter Qual、Exter Cond、Foundation、Bsmt Qual、Bsmt Cond、Bsmt Exposure、BsmtFin Type 1、BsmtFin SF 1、BsmtFin Type 2、BsmtFin SF 2、Bsmt Unf SF、Total Bsmt SF、Heating、Heating QC、Central Air、Electrical、1st Flr SF、2nd Flr SF、Low Qual Fin SF、Gr Liv Area、Bsmt Full Bath、Bsmt Half Bath、Full Bath、Half Bath、Bedroom AbvGr、Kitchen AbvGr、Kitchen Qual、TotRms AbvGrd、Functional、Fireplaces等。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing_Price_Datacsv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，具体来源未明确说明，但数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及房屋特征与价格关系的研究。
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、房屋估值模型构建、以及房屋特征对价格影响的量化研究。
行业应用：可为房地产评估、房屋销售、市场调研等行业提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构、以及购房者进行决策，例如优化房屋设计、评估投资回报等。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解房屋特征与价格之间的关系。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的复杂关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户在房地产领域做出更明智的决策。
