美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-itsmsefa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 线性回归, 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爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间范围，从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，涵盖房屋的建筑结构、地理位置、材料、装修、周边环境等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为HousingPrices.csv，包含多个字段，例如房屋的面积、卧室数量、车库信息、建筑年份等。此外，还附带一个data_description.txt文件，用于详细描述每个字段的含义。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过了整理和清洗，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋评估、以及探索影响房价的各种因素。
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，例如分析房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、以及辅助房地产经纪人进行决策方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及帮助购房者进行投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，并掌握房价预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，帮助用户预测房价走势，优化投资决策。
