美国房价预测数据集USHousePricePredictionDataset-prawarrior
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, 房价影响因素, 统计分析, 线性回归
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对应的销售价格。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：数据集包括了79个属性，涵盖了房屋的多个方面，包括房屋面积、地理位置、建造时间、装修情况、周边环境等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，名为“House Price Predection Data.csv”，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已被用于多种房价预测相关的研究。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、房地产市场分析等相关研究。
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、以及机器学习模型的构建与评估，例如房价预测模型、房屋估值模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，用于房屋价值评估、风险管理、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、购房决策和城市规划等方面的决策制定。
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的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响程度，最终实现对房价的准确预测和分析。
