美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalePricePrediction-kevedk
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 住宅, 建筑, 市场分析
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及其销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了房屋建造年份和销售年份，可用于分析房价随时间的变化趋势。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括79个属性，涵盖了房屋的各个方面，如房屋的物理特征（如面积、卧室数量、车库等）、建筑材料、周边环境、销售合同信息等，以及关键的销售价格（SalePrice）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件。train.csv用于训练模型，test.csv用于测试，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据经过了整理和清洗，适合用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、以及房地产市场趋势研究。
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，例如探索房屋属性与价格之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如构建房价预测模型、评估房屋价值、辅助房地产投资决策。
决策支持：支持城市规划、房地产政策制定，以及个体购房者的购房决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践数据分析、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响房价的关键因素，从而帮助用户优化投资策略、提升预测精度。
