美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-prashudas
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据分析, 结构化数据, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自美国艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息以及对应的销售价格，可用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为特定时间段的房屋销售情况快照。
地理范围：数据主要针对美国艾姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、材料、装修状况等，以及关键的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含训练数据和标签，test.csv包含用于预测的房屋属性。
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地产价格预测、房屋价值评估和市场分析。
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、房价影响因素分析等学术研究，例如探索房屋属性与销售价格之间的关系。
行业应用：为房地产行业、房屋估价机构提供数据支持，可用于构建房价预测模型，辅助决策。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策以及市场趋势分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉回归分析、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于建立预测模型，探索房屋属性与价格之间的复杂关系，从而提升预测精度和辅助决策。
