美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-thitinan
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征
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，记录了房屋的各项特征和销售价格，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。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州金县。
数据维度：包括房屋的ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建筑面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后房屋面积、翻新后占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房屋市场分析和数据可视化。
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、以及机器学习算法在房价预测上的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于市场分析、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、购房者和投资者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场趋势等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而优化决策和提升预测精度。
