美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePredictionDataset-sankarmohan
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，一般可视为某一时段的房屋属性快照。
地理范围：数据来源于美国房地产市场，未明确具体地区，但包含了房屋的各种物理和结构特征。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、建筑类型、地段面积、街道状况、建筑风格、整体质量、整体状况、建造年份、改建年份、屋顶材料、外部条件、基础材料、地下室状况、地下室面积、供暖系统、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、居住面积、地下室浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能性、壁炉数量、车库类型、车库建造年份、车库面积、车库容量等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，已进行结构化处理，方便用于预测模型构建。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的构建。
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、机器学习模型构建等学术研究。
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、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定和市场预测。
教育和培训：作为数据分析、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价影响因素和预测模型。
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，帮助用户建立预测模型，优化投资决策，提升市场分析能力。
