美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePredictionDataset-liushanglee
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 数据分析, 线性回归, 机器学习, 房屋评估, 市场调研, 房价影响因素
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，记录了房屋的基本信息和销售价格，适用于房价预测、房屋价值评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售时间，具体时间范围待定，但可以用于分析房价随时间的变化趋势。
地理范围：数据主要集中在华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、房屋价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、房屋高于地面的面积（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个邻居的居住面积均值（sqft_living15）和最近15个邻居的土地面积均值（sqft_lot15）。
数据格式：CSV格式，具体文件名待定，便于进行数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于公开房地产销售记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等领域。
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、地理位置对房价的影响分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、房屋评估机构等提供数据支持，可用于构建房价预测模型、辅助房屋估值、优化投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行市场分析和决策，例如确定最佳投资区域、预测未来房价走势等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解影响房价的因素，并实践数据建模。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并帮助用户实现对房地产市场的深入理解和有效决策。
