美国房价预测分析数据集AmericanHousingPricePredictionDataset-fgnmittal
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 统计分析, 房价影响因素, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其对应的销售价格，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括80个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是用于房价预测竞赛的训练数据集。数据已经过初步的清洗和整理，缺失值已进行处理。
该数据集适合用于房地产领域的研究、房价预测模型的构建以及房屋价值评估等。
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。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，特别是在房屋估价、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，辅助其了解市场趋势和房屋价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而提升预测精度和辅助决策制定。
