美国西雅图房价预测分析数据集SeattleHousingPricePredictionAnalysis-marcelapolanczyk
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 西雅图, 房价, 线性回归, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性和销售价格，为房价预测和房地产市场分析提供了基础。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售时间，具体时间范围未知，但数据具有时间序列的属性。
地理范围：数据主要集中在美国西雅图地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋ID（id）、销售日期（date）、销售价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、房屋建成年代（yr_built）、翻新年代（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、与15个邻居房屋的居住面积均值（sqft_living15）、与15个邻居房屋的土地面积均值（sqft_lot15）等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、特征重要性分析等研究，以及构建回归模型、机器学习模型等。
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、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，预测房价，评估房地产市场的价值，并为相关决策提供数据支持。
