美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-rakeshshaw
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 回归分析, 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，记录了房屋的各项特征及销售价格，主要用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，从具体年份到年份（具体年份未知，但数据集包含年份信息）。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个特征，涵盖房屋的结构、地理位置、建筑材料、装修质量、周边环境等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，提供train.csv和test.csv两个文件，分别包含训练集和测试集，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探究房屋特征与价格之间的关系。
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：支持房地产企业、金融机构等相关领域的决策制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并用于评估不同预测模型的性能。
