美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-decentnoman
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据挖掘, 建筑特征, 销售数据
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于房屋销售价格的预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集中房屋销售时间跨度为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征变量，涵盖了房屋的各种属性，如房屋的基本信息（例如：地块面积、街道类型等）、建筑特征（例如：屋顶材料、外部质量等）、房屋的房间信息（例如：卧室数量、浴室数量等）、以及销售相关的特征（例如：销售类型、销售条件等），并包含一个目标变量——房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含训练数据，test.csv包含测试数据。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个公开竞赛，原始数据经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练和评估。
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、房价预测、房屋价值评估等领域的研究，也可用于探索不同房屋属性对房价的影响。
行业应用：为房地产行业、金融机构、评估机构提供数据支持，可用于构建房屋估价模型、预测房屋价格走势，辅助投资决策。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、统计学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建的流程。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，并评估不同模型的预测性能，从而实现对房屋价值的更准确评估和预测。
