美国房屋价格预测数据集USHousingPricePrediction-muradpitafi
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征, 线性回归, 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与销售价格。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：数据主要覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋建造年份、翻新年份、街道地址、城市、邮政编码等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为house price.csv，方便数据分析和建模。数据已进行标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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、经济学和机器学习交叉领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于市场调研、房屋估值、投资分析等。
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。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测相关知识。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，实现对房地产市场的深入分析。
