美国房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-mahdimahdi55
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, 房价, 房屋特征, 线性回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区 King County 的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性和销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的销售时间跨度为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县（King County）地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和土地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度和经度）以及与该房屋相关的15个邻近房屋的面积信息。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，经过整理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练。
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：适用于房地产经济学、数据科学和机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行市场监管、规划和决策。
教育和培训：作为数据科学、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影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
