美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-ankur0912
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，记录了房屋的销售价格以及与房屋相关的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体日期包含在“Date House was Sold”字段中，可推断数据的时间跨度为2016年至2017年。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州金县（King County）。
数据维度：数据集包括房屋的销售价格（“Sale Price”），以及房屋的卧室数量、浴室数量、房屋面积、占地面积、楼层数、是否临水、访问次数、房屋状况、房屋等级、地下室面积、房屋年龄、翻新年份、邮政编码、经纬度、翻新后的居住面积、翻新后的占地面积等多个特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为“1. Regression - Module - (Housing Prices).csv”，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但从数据内容来看，可能来源于房地产市场公开数据或相关机构的统计数据。数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索影响房价的因素。
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、房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持购房者、投资者等进行购房决策，帮助他们评估房屋价值，做出合理的投资选择。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析方法。
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，以及分析不同因素对房价的影响。
