美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-isahaji
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 地理信息, 房地产, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素
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其销售价格，用于房价预测与房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2014年5月到2015年5月的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县地区。
数据维度：包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、翻新年份、建造年份、邮政编码、纬度、经度、与15位邻居的居住面积均值、与15位邻居的占地面积均值等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，经过了标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、特征工程以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如探索不同房屋属性对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，如制定合理的房屋定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于分析房屋价格与各种特征之间的关系，预测未来房价走势，帮助用户优化房地产投资策略。
