美国房价预测分析数据集USHousingPricePredictionDataset-ashioyajotham
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 价格分析, 数据建模, 统计分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份，从2006年到2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含80个变量，涵盖房屋的结构、地理位置、建筑材料、周边环境等多个维度，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征分析、以及探索房屋价格与各种因素之间的关系。
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、房屋价格影响因素研究、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、贷款审批等行业提供数据支持，辅助决策。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析、以及风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据建模和预测过程。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关联，构建预测模型，提升对房地产市场的认知和预测能力。
