美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-sugyanisethi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 住宅, 房屋, 价格
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，可用于房价预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年（具体日期详见date字段）。
地理范围：数据主要集中在华盛顿州金县地区。
数据维度：数据集包含房屋的多种属性，如id（房屋ID）、date（销售日期）、price（销售价格）、bedrooms（卧室数量）、bathrooms（浴室数量）、sqft_living（居住面积）、sqft_lot（土地面积）、floors（楼层数）、waterfront（是否有海景）、view（景观）、condition（房屋状况）、grade（房屋等级）、sqft_above（高于地面的居住面积）、sqft_basement（地下室面积）、yr_built（建造年份）、yr_renovated（翻新年份）、zipcode（邮政编码）、lat（纬度）、long（经度）、sqft_living15（2015年的居住面积，邻居居住面积的平均值）、sqft_lot15（2015年的土地面积，邻居土地面积的平均值）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_data.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者提供数据支持，用于房屋估值、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、政策制定，以及房地产开发商进行市场定位和产品设计。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法和建模技巧。
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，并进行市场趋势分析，从而优化决策，提升预测精度。
