美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousingPricePrediction-danielmuller
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 房屋特征, 房价影响因素, 线性回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房地产销售数据，记录了房屋的基本信息和销售价格，适用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2014年。
地理范围：数据主要来源于美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如id（房屋唯一标识）、date（销售日期）、price（销售价格）、bedrooms（卧室数量）、bathrooms（浴室数量）、sqft_living（居住面积）、sqft_lot（占地面积）、floors（楼层数）、waterfront（滨水情况）、view（景观）、condition（房屋状况）、grade（房屋等级）、sqft_above（高于地面的居住面积）、sqft_basement（地下室面积）、yr_built（建造年份）、yr_renovated（翻新年份）、zipcode（邮政编码）、lat（纬度）、long（经度）、sqft_living15（2015年居住面积）、sqft_lot15（2015年占地面积）。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测模型构建和数据分析。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构（如银行、投资机构）提供数据支持，用于风险评估、市场预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，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价格之间的关系，构建房价预测模型，优化房地产投资策略。
