美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-anuvirkaur
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 回归分析, 统计建模
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及最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2006年至2010年的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖房屋的物理特征（如面积、卧室数量、车库大小等）、位置信息、建筑材料、装修情况、周边环境以及销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含房屋的详细描述和销售价格。同时，还包含一个名为data_description.txt的文本文件，提供了对数据集中每个字段的详细解释。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的竞赛数据集，用于房屋销售价格预测。该数据集已进行结构化处理，便于进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和机器学习模型的训练与评估。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定以及城市规划和政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据建模和预测分析。
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，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
