美国房屋销售价格预测数据集USAHousingSalesPricePredictionDataset-machinelearning0106
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 销售数据, 线性回归, 数据挖掘
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，记录了房屋的各项属性及销售价格，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售时间，具体日期信息。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（起居面积、占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建筑年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与15个邻近房屋的起居面积、与15个邻近房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，经过整理后提供。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、以及机器学习算法在房价预测方面的应用研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、贷款评估等行业提供数据支持，特别是在房价预测和市场趋势分析方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关专业的教学案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，建立房价预测模型，为房地产市场参与者提供决策支持。
