美国房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-ayanada
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, 房屋特征, 线性回归, 房价影响因素, 建筑
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征以及对应的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据来源于美国，未具体指明州或城市。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋类型、建筑风格、地理位置、材料、装修、设施、周边环境等（例如：Id、category、msSubClass、mszoning、lotFrontage、lotArea、street、lotShape、landContour、utilities、lotConfig、landSlope、neighborhood、condition1、condition2、bldgType、houseStyle、overallQual、overallCond、roofStyle、roofMatl、exterior1st、exterior2nd、masVnrType、masVnrArea、exterQual、exterCond、foundation、bsmtQual、bsmtCond、bsmtExposure、bsmtFinType1、bsmtUnfSF、heating、heatingQc、centralAir、electrical、lowQualFinSF、bedroomAbvGr、kitchenAbvGr、kitchenQual、totRmsAbvGrd、Functional、fireplaces、fireplaceQu、garageType、garageFinish、garageCars、garageQual、pavedDrive、poolArea、miscVal、moSold、saleType、saleCondition、salePrice、houseage、houseremodelage、totalsf、totalarea、totalbaths、totalporchsf），以及关键的销售价格（salePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_cleaned_the_last_dance1.csv，方便数据处理与分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析、房地产市场研究等。
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、机器学习模型的构建与评估等方面的学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，例如，用于构建房价预测模型，辅助房地产经纪人进行房屋估价，或为投资者提供决策支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者以及政府部门进行市场分析、政策制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而优化决策、提高预测精度。
