美国西雅图房屋价格预测数据集SeattleHousePricePredictionDataset-hossamhassan1
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房价趋势
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及其对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年开始的房屋销售信息。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（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）、房屋主体面积（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）、最近15个邻居的房屋面积（sqft_living15）和最近15个邻居的土地面积（sqft_lot15）。
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数据，经过整理和清洗，适合用于数据分析和机器学习。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索影响房价的因素。
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、房价影响因素分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定和风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据集，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建房屋价格预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，为房地产行业的决策提供数据支持。
