美国房地产市场房屋销售价格影响因素分析数据集USRealEstateMarketHousingSalePriceInfluencingFactors-biplavkant
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋销售, 市场分析, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房屋特征
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋销售价格及其相关的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间段的静态数据集。
地理范围：数据覆盖美国房地产市场，具体区域未明确说明，但包含邮政编码分组信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋销售价格(Sale_Price)、卧室数量(No of Bedrooms)、浴室数量(No of Bathrooms)、房屋面积(Flat Area (in Sqft))、占地面积(Lot Area (in Sqft))、楼层数(No of Floors)、访问次数(No of Times Visited)、房屋整体质量等级(Overall Grade)、地下室面积(Area of the House from Basement (in Sqft))、地下室面积(Basement Area (in Sqft))、房屋建成年代(Age of House (in Years))、经纬度(Latitude, Longitude)、翻新后居住面积(Living Area after Renovation (in Sqft))、翻新后占地面积(Lot Area after Renovation (in Sqft))、翻新年限(Years Since Renovation)、房屋状况(Condition_of_the_House_Excellent, Condition_of_the_House_Fair, Condition_of_the_House_Good, Condition_of_the_House_Okay)、是否翻新(Ever_Renovated_Yes)、是否滨水景观(Waterfront_View_Yes)以及邮政编码分组(Zipcode_Group_Zipcode_Group_1至Zipcode_Group_Zipcode_7)。
数据格式：CSV格式，文件名为Transformed_Housing_Data2.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过了清洗和转换处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、影响因素研究等。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资机构等提供数据支持，用于市场分析、投资决策、风险评估等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如制定合理的房屋定价策略、优化市场营销方案等。
教育和培训：作为房地产分析、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市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，建立预测模型，帮助用户优化投资决策和提升市场分析的准确性。
