美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-deniskiprono
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, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房价评估
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，记录了房屋的基本信息和销售价格，用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可推测为历史销售数据，用于静态分析。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包含房屋的多种属性，包括房屋ID、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑质量、房屋建造年份、翻新年份、邮编、经纬度、翻新后居住面积、翻新后占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，便于数据处理和模型构建。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析和房地产市场研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产中介、评估机构、投资机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产行业决策者制定市场策略、优化定价模型。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而实现精准的房价预测和市场趋势分析。
