美国房屋价格预测数据集USHousingPricePrediction-sumiahalalwani
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 线性回归, 机器学习, 数据分析, 房价趋势, 统计分析
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及销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：包括房屋的ID、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、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后居住面积、翻新后占地面积等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house_price_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、房屋价值评估等学术研究，如房价预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋定价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化投资组合、评估房屋价值等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析方法在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，建立房价预测模型，以及分析房屋市场趋势，帮助用户实现更准确的房价预测和更明智的投资决策。
