美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-aashnahetty
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, 数据分析, 房屋特征, 线性回归, 数据集
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数据，记录了房屋的各项特征和销售价格，旨在用于预测房屋销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售年份，从具体年份未知，但可从“YrSold”字段推断。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各个方面，包括房屋的物理特征（如面积、卧室数量、车库等）、地理位置、建筑年代、装修情况、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包括train_27Mar.csv（训练集）和test_27Mar.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据经过整理，包含了房屋的详细信息和销售价格，适用于回归分析和预测模型构建。
该数据集适合用于房价预测、特征重要性分析、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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、以及机器学习算法在房价预测中的应用。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及房屋估值领域提供数据支持，例如房屋价值评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者做出更明智的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及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预测问题。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征对房价的影响，从而实现更精准的房价预测和市场分析。
