美国房价预测数据集USHousingPricePrediction-rajputyubuon
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 房屋评估, 数据建模, 房价影响因素, 结构化数据
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信息以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售的年份，从2006年到2010年。
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：数据集包括房屋的各种属性，如房屋类型、地块面积、街道状况、房屋结构、外部材质、地下室信息、车库信息、房屋装修情况、房屋销售类型、销售条件等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (3).csv，包含79个字段，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于房屋价格预测的竞赛，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、房地产市场分析等研究。
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、机器学习模型在房价预测中的应用等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、房屋评估机构提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、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决策，例如优化投资组合、评估房屋价值等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、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影响房价的各种因素，构建房价预测模型，并评估不同特征对房价的影响程度，从而帮助用户实现精准的房价预测和科学的决策支持。
