美国房价预测数据集USHousingPricePrediction-amrghanem95
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价影响因素, 房屋评估, 数据分析, 建筑
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及其最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至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：数据集包括了79个描述房屋特征的变量，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、周边环境等，以及关键的销售价格（SalePrice）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为houseprice pred.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是用于房价预测比赛的公开数据集，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估以及探索影响房价的各种因素。
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、以及房屋价值评估的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和房屋评估公司提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估和市场分析方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策以及房地产市场政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，以及分析不同因素对房价的影响，从而提升预测精度和辅助决策。
