美国房价预测模型训练数据集AmericanHousingPricePredictionTrainingDataset-simranpatel703
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 回归分析, 建筑特征, 市场调研
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，记录了房屋的各项特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售年份，从2006年至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79个变量，涵盖房屋的各种属性，包括房屋的结构、材料、周边环境、地理位置、销售条件等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据经过清洗和整理，适合用于模型训练和预测。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及房屋价值评估等领域。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、房屋评估师、金融机构等提供数据支持，用于房屋价格预测、风险评估和市场分析。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和土地利用规划等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产评估等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，并进行市场趋势分析，帮助用户优化投资策略和提升预测精度。
