美国房地产市场房屋信息与销售价格预测数据集USRealEstateMarketHouseInformation-SalesPricePrediction-hlf2001
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋信息, 机器学习, 数据分析, 房屋销售, 市场调研, 城市房地产
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的基本信息、销售价格、地理位置等关键属性，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“Year built”字段推测，数据涵盖了不同年份建造的房屋信息。
地理范围：数据覆盖美国多个城市，具体城市信息通过“City”和“Zip”字段体现，包括“Los Angeles”等。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，如“Address”（地址）、“Summary”（房屋描述）、“Type”（房屋类型）、“Year built”（建造年份）、“Heating”（供暖系统）、“Cooling”（制冷系统）、“Parking”（停车位）、“Lot”（占地面积）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（卫生间数量）、“Total interior livable area”（总室内居住面积）、“Region”（地区）、“Elementary School”（小学）、“Middle School”（中学）、“High School”（高中）、“Tax assessed value”（评估税额）、“Annual tax amount”（年度税额）、“Listed Price”（挂牌价格）、“Last Sold Price”（最后销售价格）等。此外，还包含房屋销售价格（“Sold Price”）字段，用于训练模型。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含“test.csv”和“train.csv”两个文件。“train.csv”包含房屋销售价格标签，用于模型训练；“test.csv”用于模型测试和预测。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台，已进行标准化处理，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及其他相关领域的机器学习研究。
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：适用于房地产市场趋势分析、房价影响因素研究、以及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、以及房地产投资机构提供数据支持，帮助他们进行市场分析、价格预测、和投资决策。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、城市规划、以及税收政策制定。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、和数据科学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建准确的房价预测模型，并为房地产市场的参与者提供数据驱动的决策支持。
