美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalePricePredictionDataset-zafrantsany
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, 数据分析, 建筑特征, 历史数据
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，记录了房屋的各种特征以及对应的销售价格，旨在用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份，从具体年份到具体年份。
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：数据集包括房屋的多种属性，如房屋面积、建筑年份、地理位置、周边环境、建筑材料、装修质量等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据集以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）三个文件，便于数据分析和模型训练。数据集中还包含一个data_description.txt文件，提供了对数据字段的详细描述。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由原始数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模。
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、以及机器学习模型的评估与比较。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、以及房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产企业和投资者进行市场分析和风险评估，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，优化预测精度，并深入理解房地产市场的规律。
