美国房价预测影响因素分析数据集USHousingPricePredictionInfluencingFactors-mennaelsayed1
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 房屋评估, 结构化数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含美国房屋销售的相关信息，记录了影响房价的多种因素，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：数据未明确标示时间，通常作为静态数据集使用，反映特定时期的房屋属性与价格关系。
地理范围：数据覆盖美国地区，具体区域信息未在文件名中体现，需结合数据内容进行判断。
数据维度：数据集包含多个关键字段，涵盖房屋的结构、位置、周边环境以及质量等多个方面，具体字段包括：MSSubClass（建筑类型）、MSZoning（分区类型）、LotFrontage（临街路段长度）、LotArea（占地面积）、Street（街道类型）、LotShape（房屋形状）、LandContour（土地平整度）、Utilities（公共设施）、LotConfig（房屋配置）、LandSlope（土地坡度）、Neighborhood（社区）、Condition1（主要条件）、Condition2（次要条件）、BldgType（建筑类型）、HouseStyle（房屋风格）、OverallQual（整体质量）、OverallCond（整体状况）、YearBuilt（建造年份）、YearRemodAdd（改造年份）、RoofStyle（屋顶风格）、RoofMatl（屋顶材料）、Exterior1st（外部材料1）、Exterior2nd（外部材料2）、MasVnrType（砌筑饰面类型）、MasVnrArea（砌筑饰面面积）、ExterQual（外部质量）、ExterCond（外部状况）、Foundation（地基）、BsmtQual（地下室质量）、BsmtCond（地下室状况）、BsmtExposure（地下室暴露程度）、BsmtFinType1（地下室装修类型1）、BsmtFinSF1（地下室1号装修面积）、BsmtFinType2（地下室装修类型2）、BsmtFinSF2（地下室2号装修面积）、BsmtUnfSF（地下室未装修面积）、TotalBsmtSF（地下室总面积）、Heating（供暖类型）、HeatingQC（供暖质量）、CentralAir（中央空调）、Electrical（电气系统）、1stFlrSF（一楼面积）、2ndFlrSF（二楼面积）、LowQualFinSF（低质量装修面积）、GrLivArea（地上生活面积）、BsmtFullBath（地下室全浴室）、BsmtHalfBath（地下室半浴室）、FullBath（全浴室）、HalfBath（半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、KitchenQual（厨房质量）、TotRmsAbvGrd（高于地面的房间总数）、Functional（功能性）、Fireplaces（壁炉数量）、FireplaceQu（壁炉质量）、GarageType（车库类型）、GarageFinish（车库装修）、GarageCars（车库容量）、GarageArea（车库面积）、GarageQual（车库质量）。
数据格式：CSV格式，文件名为formulatedtestcsv，方便数据导入和分析。
该数据集适用于深入分析房屋的各项属性与价格之间的关系，以及构建房价预测模型。
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、机器学习、数据挖掘等领域的研究，如房价影响因素分析、房屋价值评估模型构建、市场趋势预测等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、房屋评估机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行市场分析和项目评估，辅助决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，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特征与价格之间的复杂关系，构建预测模型，并对房地产市场进行深入分析。
