美国西雅图房屋价格预测数据集SeattleHousePricePrediction-gayuswork
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, 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的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月到2015年5月。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图市及周边King County地区。
数据维度：数据集包含房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和占地面积）、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、地理坐标（纬度和经度）、以及与该房屋相邻的15个房屋的面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据导入与分析。
来源信息：数据集源于公开数据，经过整理，方便用于房价预测与影响因素分析。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房地产市场分析和数据可视化等。
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、房屋价格影响因素分析、以及预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、市场调研等行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定，以及区域房价趋势分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，并进行相关市场分析，从而帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
