美国房价预测训练数据集USHousePricePredictionTrainingData-erdalsonuk
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 建筑特征, 房价影响因素, 数据分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息及其对应的销售价格，适用于房价预测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的房屋属性快照。
地理范围：数据涵盖美国不同地区的房屋信息。
数据维度：数据集包含79个字段，包括房屋的ID、房屋类型、建筑特征、地理位置、周边环境、以及房屋的销售价格等。具体字段如房屋面积、建筑年份、装修情况、地理位置、周边设施等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，经过整理，可用于房价预测、房屋评估等相关研究。
该数据集适合用于房价预测、房屋价格影响因素分析，以及房地产市场趋势研究等领域。
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、经济学、机器学习等领域的研究，如房价影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场调研等行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、政策制定等方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，以及分析不同因素对房价的影响。
