美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-kngcuong20020131
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, 建筑特征, 房价影响因素, 数据分析, 回归分析
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：数据记录了从2006年到2010年的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖了房屋的各种特征，包括但不限于：房屋面积、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境、销售日期和销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_price.csv，便于数据分析和处理。数据中包含了数值型、类别型数据，需要进行预处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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、房价影响因素研究、以及不同房屋特征与价格之间关系的学术研究。
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，特别是在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，例如优化房屋设计、确定合理的销售价格、制定房地产政策等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型，优化房屋销售策略，提升房地产投资回报率。
