美国房屋销售价格预测数据集USAHousingSalesPricePrediction-waleednegm
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, 回归分析, 房屋特征, 数据分析, 线性回归
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，适用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、地理坐标（lat, long）以及房屋的销售价格（price）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产交易信息，经过整理和清洗，去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及房屋特征与价格关系的探索。
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、房价影响因素分析等学术研究，如房价预测模型构建、房屋特征重要性分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，特别是在房屋估值、市场风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、购房者和投资者进行决策，例如制定合理的房屋定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
