美国房价预测分析数据集USHousingPricePredictionAnalysis-ahmedaljarrah
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房价分析, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 建筑评估, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征及对应的销售价格，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：数据未明确标明时间范围，可视为某一时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据来源于美国，未明确具体地区，但包含了不同社区的房屋信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如地块面积（LotArea）、房屋形状（LotShape）、社区（Neighborhood）、房屋风格（HouseStyle）、外部材料（Exterior1st）、砖石饰面类型（MasVnrType）、外部质量（ExterQual）、基础材料（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖质量（HeatingQC）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库容量（GarageCars）、木甲板面积（WoodDeckSF）、开放门廊面积（OpenPorchSF）、销售价格（SalePrice）、房屋建造年龄（Construction_Age）、房屋质量与条件综合评分（Qual and Cond > New_List）以及浴室数量（Baths）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices_new.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和特征重要性评估等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价预测模型构建等学术研究，如房屋价值评估、影响房价的关键因素分析。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产经纪人、评估师，以及房地产投资机构的市场分析和决策。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋定价策略制定和市场趋势预测。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建等课程的实训材料，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特征与销售价格之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化投资策略，以及进行市场趋势分析。
