美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-latifahalhussain
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 价格预测, 机器学习, 房价分析, 统计分析, 结构化数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据集中房屋的销售时间跨度为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖房屋的各个方面，如房屋面积、建造年份、地理位置、材料质量、装修情况等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），以及data_description.txt（数据字典）。
来源信息：该数据集来源于Kaggle竞赛，数据已进行初步的整理和清洗，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征分析等领域的数据建模与机器学习应用。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房屋估价、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定以及城市规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房地产数据分析和建模。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户优化房屋销售策略，提升市场预测精度。
