美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-ndohmoise
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 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，记录了房屋的各种特征及其对应的销售价格，旨在用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
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80个特征，涵盖房屋的结构、地理位置、周边环境、材料、装修、以及销售相关的各项指标，例如房屋面积、建造年份、装修质量、地段条件等，核心目标变量为房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测竞赛的数据集，经过了清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、房屋租赁等行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定、以及房地产市场政策分析。
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探索房屋特征与房价之间的关联性，构建和评估房价预测模型，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
