美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-himanshu2222
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, 市场分析, 数据挖掘, 线性回归, 房价影响因素
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和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要涵盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖了房屋的各种属性，如地段、建筑材料、基础、地下室、车库、外部条件、房间数量等，以及房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为HousePrices.csv，易于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来自当地的房地产销售记录。 数据经过清洗和整理，便于直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估以及探索影响房价的各种因素。
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、以及机器学习模型在房价预测上的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、以及政府部门进行决策，如投资决策、土地规划、政策制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训材料，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构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，以及评估不同房屋属性对房价的影响。
