美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-aadarshkumarshah
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, 数据分析, 结构化数据, 回归分析, 房价影响因素
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，记录了房屋的各项属性及对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为房屋销售的静态快照。
地理范围：数据主要集中于美国艾姆斯市。
数据维度：包括房屋的79个属性，涵盖房屋结构、地理位置、建造年份、装修情况、周边环境等多个方面，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，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模和机器学习实践。
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，如房屋价格影响因素分析、房价预测模型评估等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房屋估价、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及房地产企业的产品定价与市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
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，帮助用户构建和优化房价预测模型，提升预测精度和市场分析能力。
