美国房屋销售价格影响因素分析数据集USHouseSalesPriceInfluencingFactorsDataset-alisharifi2000
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 房价影响因素, 数据分析, 房价, 市场调研
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，记录了房屋销售价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围有待考证。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋居住面积、土地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建成年代、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与邻近房屋的居住面积、与邻近房屋的土地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为HouseSales.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建等。
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，如房屋价格预测模型、房地产市场趋势分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场营销、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者的决策制定，帮助其优化投资策略和购房决策。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
