美国西雅图房屋价格预测数据集SeattleHousePricePrediction-amarnadhreddyavuduri
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素, 西雅图
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，记录了房屋的基本信息及其对应的销售价格，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年5月到2015年5月期间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图市及周边区域。
数据维度：包括房屋ID、销售日期、房屋价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（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、房屋建筑面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度坐标、15个邻近房屋的居住面积、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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已经经过清洗和整理。
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探索影响房价的关键因素。
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、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及房屋估价公司提供数据支持，例如用于房价预测、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，以及相关政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素，以及数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而帮助用户做出更明智的决策。
