美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousePricePrediction-daohalameen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋特征, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的销售价格以及相关的房屋特征。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录时间为2014年，为单一年份数据。
地理范围： 数据主要来源于美国特定区域，具体区域信息通过邮编(zipcode)体现。
数据维度： 数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮编、纬度、经度、与邻近房屋的居住面积、邻近房屋的占地面积等。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为house_prices.csv，便于数据分析与处理。
来源信息： 数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及房屋特征对价格影响的研究。
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、房屋价格影响因素研究等，例如评估不同房屋特征对价格的影响程度。
行业应用： 可以为房地产经纪公司、房屋估价机构等提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析等。
决策支持： 支持购房者、投资者进行房屋价值评估和投资决策。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产数据分析。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各种特征之间的关系，预测房屋价格，并进行市场趋势分析。
