美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-singhanushka
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 机器学习, 房价
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，记录了不同房屋的销售价格、房屋属性以及销售时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2018年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、访问次数、房屋状况、整体评分、地下室面积、房屋年龄、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后的居住面积（平方英尺）和翻新后的占地面积（平方英尺）等。
数据格式：CSV格式，文件名为"1. Regression - Module - (Housing Prices).csv"，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等研究。
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，如探索房屋属性与价格之间的关系，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：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如评估房屋价值、预测市场走势等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测、数据建模等。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建房价预测模型，帮助用户优化房屋估价、提升投资回报。
