美国房屋销售价格预测数据集USHousingPricePrediction-harshitrajpal2508
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 空间数据
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，记录了房屋的详细信息，包括房屋的物理属性、地理位置和销售价格。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：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包含21个字段，包括房屋的ID、销售日期、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、房屋等级、上方居住面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、15个邻近房屋的居住面积、15个邻近房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing.csv，易于数据分析和处理。
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、房地产市场分析以及房屋属性与价格关系的探索。
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，例如房屋价格预测模型的构建、不同房屋属性对价格的影响分析。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，提供数据驱动的房屋定价策略和投资分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，建立预测模型，并分析不同因素对房价的影响，帮助用户优化决策和提升预测精度。
