美国西雅图房屋价格预测数据集SeattleHousePricePrediction-danaelshrbiny1
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, 回归分析, 房屋特征, 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，记录了房屋的各项属性及对应的销售价格，用于房价预测和房屋市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年，提供了房屋销售的年度数据。
地理范围：数据集中房屋位于美国西雅图地区。
数据维度：数据集包含了房屋的多种属性，包括房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（生活区和占地面积）、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、以及与房屋相关的其他特征（如15个邻近房屋的面积、15个邻近土地的面积等）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模等领域。
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、以及房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋定价、市场趋势分析、以及风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及城市规划等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析西雅图地区房地产市场的动态变化。
