美国房地产市场房价预测数据集USRealEstatePricePredictionDataset-victorkovatsenko
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋属性, 市场分析, 机器学习, 房价评估, 住宅, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了不同房屋的属性信息及其对应的房价，旨在为房价预测和市场分析提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间段的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖美国多个州和城市，包括但不限于北卡罗来纳州（NC）和华盛顿州（WA）等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋状态（status）、是否有私人泳池（private pool）、房屋类型（propertyType）、街道地址（street）、浴室数量（baths）、房屋事实（homeFacts）、是否有壁炉（fireplace）、城市（city）、学校信息（schools）、房屋面积（sqft）、邮政编码（zipcode）、卧室数量（beds）、州（state）、楼层数（stories）、MLS编号（mls-id）、房价（target）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便进行数据分析和建模。数据中包含结构化信息，如房屋的建造年份、翻新年份、供暖制冷系统、停车信息、占地面积以及每平方英尺的房价等。
该数据集适用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等研究。
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、房价影响因素研究、以及地理位置对房价影响的学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、在线房地产平台提供数据支持，用于房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持购房者、投资者和开发商的决策制定，帮助他们更好地了解市场动态、评估投资回报。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，以及进行市场趋势的预测，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
