美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-imkushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 回归模型, 房价影响因素, 数据集
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，记录了房屋的各种特征和销售价格，用于房价预测和房屋价值评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，涵盖房屋的物理特征（如面积、卧室数量、车库等）、位置信息、建造年份、材料质量、装修情况等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_price.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测比赛的公开数据集，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、房地产市场分析等领域。
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、数据科学、机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型构建、模型评估等。
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、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、评估师、投资者等进行决策，优化投资策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，并进行房屋价值评估，帮助用户实现精准预测和优化决策。
