美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-tngthduyn
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 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：数据记录的时间范围，从2014年5月到2015年5月，共一年时间。
地理范围：数据主要集中在美国西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、卫生间数量、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、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度、经度）、与15位邻居的居住面积、与15位邻居的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及机器学习算法在房价预测方面的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化房屋定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，预测未来房价走势，并帮助用户优化房地产投资策略。
