美国西雅图房价预测分析数据集SeattleHousePricePredictionDataset-michaelnowell
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, 线性回归, 房价评估, 房屋特征, 空间数据
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，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系。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。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县（King County），包含西雅图等主要城市。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如卧室数量、浴室数量、居住面积、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、与 15 个邻近房屋的居住面积、与 15 个邻近房屋的占地面积，以及销售价格等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 kc_house_data_NaN.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行必要的清洗和预处理，例如处理缺失值。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及房屋价值评估等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如房价与房屋特征之间的关系分析，以及构建房价预测模型。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、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，例如评估房屋价值、预测市场走势。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的内在联系，帮助用户构建预测模型，从而优化决策、提升预测精度。
