美国房屋价格预测数据集USHousingPricePredictionDataset-ammarthabet
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, 房价分析, 结构化数据, 房屋属性, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征及其对应的销售价格，用于房屋价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售时间，具体时间范围未知，但包含日期信息。
地理范围：数据覆盖美国，具体区域未明确，但包含邮政编码信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、房屋地上总面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、与15个最近邻居的房屋面积（sqft_living15）和与15个最近邻居的占地面积（sqft_lot15）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和机器学习应用。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、房地产投资等行业提供数据支持，特别是在房价预测和风险评估方面。
决策支持：支持房地产企业和个人在购房、售房和投资决策中提供数据支持。
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影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型、分析影响房价的关键因素，并探索不同房屋属性与价格之间的关系，帮助用户实现优化购房决策、提升投资回报等目标。
