美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-classified3734
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 房屋评估, 线性回归, 房价影响因素, 房屋销售
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州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，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，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、地下室面积等）、土地面积、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、经度）、以及与该房屋相邻的15个房屋的平均居住面积和土地面积。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的房地产数据，数据已进行清洗和整理，可以直接用于分析。
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的训练。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及不同房屋特征与价格之间关系的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房屋估价、市场趋势分析、以及辅助房地产经纪人进行决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略和购房选择。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，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特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现更精准的房地产决策和投资。
