美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-namhaiha
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 建筑特征, 市场调研, 回归分析
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，记录了房屋的各项特征和销售价格，旨在用于房屋价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2006年至2010年的房屋销售记录。
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：数据集包含79个变量，涵盖了房屋的各种属性，包括房屋结构、建筑材料、周边环境、地理位置、以及销售相关的细节，其中“SalePrice”为目标变量，代表房屋的销售价格。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。 train.csv包含了训练数据，test.csv包含了用于预测的数据，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个公开竞赛，原始数据经过了整理和清洗。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和数据建模。
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、房价影响因素研究等学术研究，如探索影响房价的关键因素、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产企业、金融机构等进行风险评估、投资分析和定价策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型，掌握数据处理和分析技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户优化房屋估价模型、提升市场预测精度。
