美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-shaunakmandal
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, 数据分析, 房屋评估, 建筑特征, 市场调研
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和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖房屋的建筑特征（如房屋面积、卧室数量、车库情况等）、地理位置、材料、周边环境以及销售相关信息（如销售类型、销售条件、销售价格等）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，包含房屋的详细信息和最终销售价格。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合用于房屋价格预测模型构建。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析以及探索影响房价的各种因素。
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、房价影响因素分析等学术研究，如探索不同建筑风格、地理位置、房屋质量与价格之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产经纪人、评估师和投资者做出更明智的决策，优化房屋定价策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员实践回归模型、特征工程和数据可视化。
此数据集特别适合用于构建预测模型，从而预测房屋的销售价格，并分析影响房价的关键因素，以提升预测精度和市场洞察力。
