美国房屋销售价格预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-satishvarma2011
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 房价影响因素, 数据分析, 结构化数据, 房屋销售
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性和销售数据，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据年份字段推测为2006年至2010年间的房屋销售数据。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋。
数据维度：数据集包括80个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋类型、地块特征、周围环境、建筑材料、基础、地下室、车库、外部特征、销售类型和销售条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，包含房屋的各种特征，用于构建预测模型。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是“房价预测”竞赛的一部分，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋评估和相关影响因素分析。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋价值评估、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，特别是在房屋定价、市场预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，提升预测精度，并为房地产行业的决策提供数据支持。
