美国西雅图房地产市场房价预测数据集SeattleRealEstatePricePrediction-saivarshittha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征, 线性回归, 房价
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区（King County）的房地产销售数据，记录了不同房屋的销售价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月，涵盖了为期一年的房地产市场交易情况。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县（King County），包括西雅图市及周边地区。
数据维度：数据集包含21个特征，涵盖了房屋的各种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度坐标、与15个邻近房屋的居住面积、与15个邻近房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据集来源于公开的房地产销售记录，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及房屋特征对价格影响的研究。
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，例如探究不同房屋属性对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化房屋定价策略、评估投资回报率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素。
