美国房价预测分析数据集USHousingPricePredictionDataset-sergeykubarev
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 数据分析, 市场调研, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息，主要用于房价预测模型构建和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据年份信息（YrSold）推测，数据覆盖了2006年至2010年间的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中在美国艾奥瓦州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖了房屋的各种属性，包括但不限于：房屋的基本信息（如MSSubClass, MSZoning等）、房屋的物理特征（如LotArea, OverallQual, YearBuilt等）、房屋的装修情况（如ExteriorQual, BsmtQual等）、周边环境（如Neighborhood, Condition1等）、销售信息（SaleType, SaleCondition, SalePrice等）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
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、机器学习模型构建与评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场走势等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征对房价的影响，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
