美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-najwaalharbi
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房地产，房价预测，机器学习，回归分析，数据分析，特征工程，Kaggle
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，记录了房屋的各种属性和销售价格，旨在用于预测房屋的最终售价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国艾姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、材料质量、装修情况等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含训练数据和销售价格，test.csv包含用于预测的房屋数据。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由James Le 和Dean De Cock提供，已被广泛用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适用于房屋销售价格预测、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：适用于房地产价格预测、影响房价因素分析、房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、房屋估价师、金融机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如制定房屋定价策略、优化房屋销售流程等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解回归分析和特征工程。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升房价预测的准确性，并深入理解影响房价的各种因素。
