美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-zhongyuzhang2024
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房价分析, 机器学习, 房屋特征, 线性回归, 数据分析, 房价评估
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及销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2006年至2010年的房屋销售情况。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，涵盖了房屋的结构、材料、环境、地理位置、周边配套设施等多个方面，以及最终的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为house2(1).csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开的房价预测竞赛数据集，已进行基本的清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋特征对房价的影响分析、不同区域房价的对比分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场预测、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习和实践房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的决策。
