美国房屋价格影响因素分析数据集USHousingPriceInfluencingFactorsDataset-sreekanthpolu
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 房价影响因素, 建筑特征, 地理位置, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州的金县。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋销售日期（date）、房屋价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋上层面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、房屋建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道地址（street）、城市（city）、邮编（statezip）和国家（country）。
数据格式：CSV格式，文件名为house price.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于分析房屋价格的影响因素、构建房价预测模型以及研究房地产市场的动态。
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、构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房地产评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产企业进行市场策略调整。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型构建等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
