美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-excitingstuff
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 建筑特征, 房价影响因素, 线性回归
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和销售价格，用于分析房价的影响因素并进行预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括80个特征，涵盖了房屋的建筑特征、地理位置、周边环境、销售信息等。主要字段包括房屋的土地面积、建筑类型、建造年份、装修情况、地下室信息、车库信息、外部材质、周边环境、销售类型、销售条件以及最终的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是经过整理和清洗的结构化数据。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及机器学习模型的开发与评估。
行业应用：可以为房地产评估公司、房屋销售平台、以及金融机构提供数据支持，用于房屋价值评估、市场趋势分析和风险管理。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定、以及城市规划和土地利用分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，建立预测模型，并评估不同特征对房价的影响程度，从而帮助用户优化决策和提升预测精度。
