美国房价预测数据集AmericanHousingPricePredictionDataset-hiuphmnguynvit
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 建筑特征, 房屋销售, 数据分析, 统计建模
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最终销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年的房屋销售信息。
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，涵盖了房屋的结构特征（如房屋面积、卧室数量、车库大小等）、地理位置、建筑材料、周边环境以及销售相关的详细信息。
数据格式：CSV格式，文件名为houseprice (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行预处理，包括缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及构建回归模型。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、房屋估价机构、金融机构提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行市场分析和决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析、特征工程等方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户优化投资策略、提升预测精度。
