美国房价预测数据集USHousePricePredictionDataset-tharunnarra
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, 住宅, 价格, 建筑, 统计
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最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“YearBuilt”和“YearRemodAdd”等字段推断，涵盖了不同年份的房屋。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的ID、房屋类型、地块面积、建筑类型、房屋整体状况、建造年份、改造年份、外部材料、地下室面积、地下室总面积以及最终的销售价格等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HousePricePrediction - Sheet1.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于未知公开渠道，已进行初步整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于房地产市场研究、价格影响因素分析等学术研究，如房屋价格预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、销售策略制定等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测投资回报等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素，并进行建模和预测。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化决策。
