美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-majafri123
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 住宅, 结构化数据, 统计分析
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以及销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售年份，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个特征，涵盖房屋的多个方面，包括房屋基本信息、建筑材料、周边环境、地下室信息、车库信息、销售信息等，以及房屋的唯一标识符和销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，便于直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、特征工程和机器学习模型训练。
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、房屋价值评估等学术研究，例如分析房屋属性与价格之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及房地产政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产评估等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房地产数据分析的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，帮助用户实现精准的房屋估价和市场分析。
