美国房屋价格预测数据集AmericanHousingPricePrediction-smelvin
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，房屋评估，机器学习，回归分析，数据分析，特征工程，市场调研
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2006年到2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要涵盖了美国特定地区的房屋销售记录。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的物理属性（如面积、卧室数量、车库类型等）、地理位置、建造年份、材料、装修情况、周边环境以及销售相关的条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为HousePrices.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估以及探索影响房价的各种因素。
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、以及构建房价预测模型等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产评估机构、房屋销售平台、以及金融机构提供数据支持，用于房屋价值评估、市场趋势分析、以及风险管理等。
决策支持：支持房地产开发商、投资人以及购房者进行决策，帮助他们更好地了解市场动态、优化投资策略、以及做出合理的购房决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型、特征工程以及数据分析方法。
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，并分析市场趋势，从而帮助用户实现优化决策、提高预测精度等目标。
