美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketHousePricePrediction-kunalvsingh93
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋特征, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县（King County）的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据集中房屋位于美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、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、邮政编码、地理坐标（纬度、经度）、翻新后房屋面积（基于15位邻居）、翻新后占地面积（基于15位邻居）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋特征与价格关系研究等。
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，如探索房屋面积、位置、建造年份等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策以及相关政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同房屋特征对房价的影响，以及进行市场趋势分析，从而优化决策、提升预测精度。
