美国房价预测数据集USHousingPricePrediction-sakhiagarwal
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 住宅, 建筑, 市场调研, 数据建模
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和销售价格，旨在用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售信息，时间跨度为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79个变量，涵盖了房屋的多种属性，如地段、建筑类型、房屋风格、建筑材料、外部条件、地下室信息、厨房、车库、销售类型和销售条件等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为houseprice.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle，为公开的房价预测竞赛数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据挖掘等领域。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房地产评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略或购房选择。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
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，并评估不同因素对房价的影响，从而实现对房价的精准预测。
