美国房屋销售价格预测数据集USAHousingSalesPricePrediction-kavitjigneshshah
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋特征, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性与销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据主要覆盖美国西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，例如：房屋ID、销售日期、房屋价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、15个邻近房屋的面积（平方英尺）、15个邻近房屋的占地面积（平方英尺）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：来源于公开的房地产数据，已进行标准化处理，便于统计分析和模型构建。
该数据集适合用于房价预测模型构建、影响因素分析和房地产市场研究。
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、以及机器学习算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、金融机构等提供数据支持，用于房屋估值、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行市场监管和开发策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的教学素材，帮助学生理解房价预测、特征工程和模型评估等概念。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，建立预测模型，优化房屋估值，以及理解市场趋势。
