美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-karan131
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 房价, 结构化数据, 回归模型
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，记录了房屋的各种属性以及最终的销售价格，用于房屋销售价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售年份，从具体年份到具体年份（数据集中包含年份信息，需根据原始数据确定具体时间跨度）。
地理范围：数据主要来源于美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的结构、位置、周边环境、建造时间、装修情况等多个方面，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已被广泛应用于机器学习和数据分析竞赛。已进行数据清洗和预处理，以方便后续分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及机器学习模型的训练和评估。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如房屋价格与不同特征之间的关系分析。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场预测、以及风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定以及市场营销活动。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
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，优化房屋估价策略，以及进行市场趋势分析。
