美国房屋销售价格预测训练数据集USHousingSalesPricePredictionTrainingDataset-shivamchaudhary11
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 建筑特征, 数据分析, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为历史销售数据。
地理范围：数据主要涵盖美国地区的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如房屋的ID、建筑类别、分区类型、LotFrontage（临街面长度）、LotArea（占地面积）、街道类型、巷道类型、LotShape（形状）、LandContour（平整度）、Utilities（公用设施）、LotConfig（配置）、LandSlope（坡度）、Neighborhood（社区）、Condition1/2（环境条件）、BldgType（房屋类型）、HouseStyle（房屋风格）、OverallQual/Cond（整体质量/状况）、YearBuilt/RemodAdd（建造/翻新年份）、RoofStyle/Matl（屋顶风格/材料）、Exterior1st/2nd（外部材料）、MasVnrType/Area（砌体饰面类型/面积）、ExterQual/Cond（外部质量/状况）、Foundation（地基）、BsmtQual/Cond/Exposure/FinType1/2/FinSF1/2/UnfSF/TotalSF（地下室质量/状况/暴露程度/装修类型/装修面积/未装修面积/总面积）、Heating/QC（供暖系统/质量）、CentralAir（中央空调）、Electrical（电气系统）、1stFlrSF/2ndFlrSF/LowQualFinSF/GrLivArea（一楼/二楼/低质量完成面积/居住面积）、BsmtFull/HalfBath（地下室全/半浴室）、Full/HalfBath（全/半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、KitchenQual（厨房质量）、TotRmsAbvGrd（总房间数）、Functional（功能）、Fireplaces/Qu（壁炉/质量）、GarageType/YrBlt/Finish/Cars（车库类型/建造年份/装修/车位数）等，以及销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为train (2)csv，易于数据处理和分析。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场分析、建筑特征与价格关系研究等。
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、机器学习模型的构建和评估等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售平台、金融机构（如抵押贷款评估）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：支持房地产开发商、投资者进行市场分析、项目评估、风险控制，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋建筑特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，实现对房价的有效预测和市场趋势分析。
