美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-aleksanderkudashkin
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 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信息，记录了房屋的各项属性以及对应的销售价格，主要用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为特定年份的房屋销售数据。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各种属性，如：房屋面积、建筑年份、材料、装修情况、地理位置、周边环境等，以及最终的销售价格“SalePrice”。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含训练数据和目标变量，test.csv包含测试数据，用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场分析、以及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、房价影响因素、以及机器学习模型在房价预测领域的学术研究，如特征重要性分析、模型比较等。
行业应用：可以为房地产经纪人、房屋评估师、以及房地产投资机构提供数据支持，用于房屋定价、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如，优化房屋销售策略、提高房屋估价准确性、以及风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践房价预测模型，理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房屋销售价格的各种因素，构建预测模型，从而实现对房价的准确预测和市场趋势的深入理解。
