美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalePricePrediction-dorami
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，回归分析，特征工程，数据分析，市场调研
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，旨在用于房价预测模型的构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了房屋建造年份和销售年份，可用于分析时间维度上的价格变化。
地理范围：数据集中房屋位于美国艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，包括房屋的物理属性、地理位置、周边环境、建筑材料、装修情况以及销售相关信息等。其中train.csv文件包含房屋的销售价格（SalePrice）作为目标变量，test.csv文件则用于预测销售价格。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。数据已进行初步清洗和整理，缺失值以null值表示。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集。
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、以及构建房价预测模型等研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，用于房屋估值、市场趋势分析、以及投资决策。
决策支持：支持房地产领域的决策制定，例如优化房屋定价策略、评估投资回报等。
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实训数据，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属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化房屋估值，以及分析房地产市场的动态变化。
