美国房地产市场房价预测数据集UnitedStatesRealEstateMarketPricePrediction-ozgurvrijheid
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素, 房地产市场
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区的房地产销售数据，记录了房屋的各种属性及销售价格，可用于房地产市场分析与房价预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围需根据数据中“date”字段进行确定。
地理范围：数据主要集中在华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如房屋ID（id）、销售日期（date）、销售价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、房屋建筑面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、最近15个邻居的房屋面积（sqft_living15）和最近15个邻居的占地面积（sqft_lot15）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Bestand 3 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交易记录，已进行数据清洗和格式化。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征分析和市场趋势研究。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师和金融机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门和金融机构的决策制定，例如土地规划、房地产政策制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解房地产市场和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素。
