美国房价预测数据集USHousingPricePrediction-romandervish
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, 数据集, 房屋销售
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销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份，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，如房屋面积、卧室数量、厨房质量、车库类型、建造年份、装修年份等，以及房屋的最终销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为housing data.csv，包含了79个字段，详细描述了房屋的各个方面。数据集中还包含一个文本文件housing_data_description.txt，提供了对数据集中各个字段的详细解释。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，用于房价预测的机器学习模型构建和分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等领域的研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋销售预测、市场趋势分析、房屋估价模型构建等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和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和房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而优化决策和提升预测精度。
