美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-rishal005
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, 线性回归, 房价影响因素, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，适用于房屋销售价格预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可根据“YrSold”（售出年份）推断，数据涵盖了几年内的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中在美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖了房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：housetrain.csv（训练集，包含销售价格）和housetest.csv（测试集，不包含销售价格）。
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、房价影响因素分析的学术研究，例如，研究不同房屋属性对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定和市场趋势分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和预测模型。
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，帮助用户构建房价预测模型，优化房屋销售策略。
