美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-mandananaderi
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, 结构化数据, 房价影响因素, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于房屋销售价格的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体销售时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国，未限定具体州或城市，但包含了房屋的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋类型、地段、建筑材料、外部条件、基础情况、地下室、供暖系统、中央空调、浴室、卧室、厨房、壁炉、车库、围栏、销售类型、销售条件等，以及经过转换处理后的数值特征，如LotFrontage_transformed, LotArea_transformed等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_prepared.csv，包含多个字段，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据集，经过了数据预处理和特征工程，包含了原始数据和处理后的衍生特征。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析以及机器学习模型的构建和评估。
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、以及机器学习模型的开发与评估，例如线性回归、决策树、随机森林等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持，帮助优化定价策略、提高销售效率和辅助投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋估值、市场趋势分析、风险评估等。
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屋销售数据，并进行实践操作。
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，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而实现更准确的房价预测和更有效的决策支持。
