美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-mohamedaymanhassan
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及其销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据集中房屋位于美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、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、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与15个邻近房屋的面积、与15个邻近地块的面积等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和构建预测模型。
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，如房屋面积、地理位置、建造年份等对价格的影响研究。
行业应用：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，优化投资策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析方法和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，从而提升预测精度和辅助决策。
