美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalePricePrediction-dylank3
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房价预测，房地产，机器学习，回归分析，特征工程，数据分析，美国
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：数据主要集中在美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖房屋的结构特征、地理位置、周边环境、销售信息等，例如房屋面积、建造年份、材料质量、周边设施等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据经过了清洗和整理，缺失值已处理，为建模分析做好准备。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及构建预测模型等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋定价策略制定、以及市场风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产估价等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同房屋特征对价格的影响，并进行市场趋势分析，帮助用户优化决策、提升预测精度。
