美国房屋销售价格预测数据集USAHousingPricesPrediction-chiragksharma
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 房屋评估, 数据分析, 机器学习, 房屋特征, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房屋销售数据，记录了房屋的销售价格、房屋特征等信息，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，从2016年到2018年。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积、占地面积、楼层数、是否临水、访问次数、房屋状况、房屋整体评分、地下室面积、房屋年龄、翻新年份、邮政编码、经纬度、翻新后居住面积、翻新后占地面积等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为1. Regression - Module - (Housing Prices).csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场信息，经过清洗和整理，适合用于回归分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于探索房屋价格的影响因素、构建房价预测模型以及进行房地产市场分析。
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、房屋估值模型研究等。
行业应用：为房地产经纪人、房屋评估师、房地产开发商等提供数据支持，用于市场调研、房屋定价、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定、市场监管，以及银行进行房屋抵押贷款评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析房屋特征与价格之间的关系，为房地产市场参与者提供决策支持。
