美国房屋市场房价预测数据集USHousePricePredictionDataset-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋结构, 地理位置
数据概述：
该数据集包含美国房屋销售的相关信息，记录了房屋的多种属性以及对应的销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间段的房屋销售快照。
地理范围：数据覆盖美国各地的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括房屋的建成年份、楼层数、卧室数量、卫生间数量、房屋面积、车库类型、车库面积、是否有壁炉、是否有泳池、是否有中央供暖、是否有中央空调、房屋地址信息（包括门牌号、街道、单元号、城市、邮编）以及最终的房屋销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为ml_house_data_set.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如构建房价预测模型、分析不同因素对房价的影响程度。
行业应用：为房地产经纪公司、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，尤其在房屋估价、市场趋势分析和风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
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的影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资策略和进行市场分析。
