美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousePricePrediction-mariospirito
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 房价影响因素, 市场调研, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性信息及其对应的销售价格，旨在为房价预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，从2006年到2010年。
地理范围：数据主要覆盖了美国某个特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、房屋类型、街道类型、地块面积、建筑年份、装修年份、屋顶材料、外部材料、地下室信息、车库信息、房间数量、销售类型、销售条件和最终的销售价格（SalePrice）等。
数据格式：CSV格式，文件名为House_price.csv，方便数据分析和建模。数据集中包含了数值型、类别型等多类型的数据，为多角度的分析提供了可能。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，该数据集经过清洗，用于预测房价。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价与各种因素之间的关系。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如探究房屋不同特征对价格的影响程度，构建预测模型。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，如辅助房地产经纪人进行房屋估价，帮助投资者进行投资决策等。
决策支持：支持房地产企业、金融机构等相关领域的决策制定，例如市场趋势分析、风险评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同房屋属性对房价的影响，并进行市场趋势分析，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
