美国房价预测数据集USHousingPricePrediction-mohammadshafiee96
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋特征, 市场分析, 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及其销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年期间的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖房屋的各种属性，如地块、房屋结构、外部特征、地下室、房屋内部配置、厨房、车库、杂项特征、销售类型和销售条件等，以及关键的“SalePrice”（销售价格）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为HousePrice.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，经过整理和清洗，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模和机器学习算法的训练与评估。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持购房者、投资者和房地产开发商的决策制定，例如房屋估值、投资回报分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，并评估不同因素对房价的影响。
