美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHousingSalesPricePrediction-lishhaasakpal
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 线性回归, 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以及对应的销售价格，用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年到2015年（具体时间信息依赖于数据集中的“date”字段）。
地理范围：数据集中房屋位于美国西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、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、纬度、经度、与15个最近邻居的房屋面积（平方英尺）、与15个最近邻居的占地面积（平方英尺）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为“kc_house_data_NaN.csv”，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等领域的研究和应用。
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、机器学习模型构建等学术研究，例如利用线性回归、梯度提升树等模型进行房价预测。
行业应用：可以为房地产行业、房屋中介、金融机构提供数据支持，尤其在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，帮助决策者了解市场动态，优化城市规划。
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熟悉数据处理流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建准确的房价预测模型，并为房地产相关的决策提供数据支撑。
