美国西雅图房价预测数据集SeattleHousePricePrediction-roshanappa
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, 房价评估, 房屋特征, 线性回归, 数据可视化
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，记录了房屋的各种属性和销售价格，主要用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据“yr_built”（房屋建造年份）和“yr_renovated”（房屋翻新年份）字段推测，数据涵盖了不同年份的房屋。
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19个特征，包括房屋价格（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）、房屋上方居住面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、近15年居住面积（sqft_living15）、近15年土地面积（sqft_lot15）等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.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，已进行结构化处理，以便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、数据可视化和机器学习模型训练。
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、空间数据分析和机器学习算法研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、金融机构和房地产开发商提供数据支持，用于房价评估、市场趋势分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、优化城市规划和促进房地产市场健康发展。
教育和培训：作为数据分析、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深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，并进行市场趋势分析，以帮助用户做出更明智的决策。
