美国房屋市场房价预测数据集USAHousingMarketPricePrediction-vanmanhbk
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房屋评估, 美国, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自美国不同地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，可用于分析房屋价格与各项特征之间的关系。
地理范围：数据覆盖美国各州及地区，具体地理位置信息由“Address”字段提供。
数据维度：数据集包括“Avg. Area Income”（平均地区收入）、“Avg. Area House Age”（平均房屋年龄）、“Avg. Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg. Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，方便数据导入与分析。
数据来源于公开数据，已进行整理，便于进行统计分析和模型构建。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据可视化研究。
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和房价影响因素研究，如研究收入、房屋年龄、房间数量等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、市场营销策略制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解线性回归、数据可视化等方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各种属性之间的关系，并构建预测模型，以优化房地产投资决策和市场策略。
