美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-pramodkumar8
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 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销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2014年开始。
地理范围：数据主要涵盖美国西雅图地区。
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、浴室数量、房屋面积（包括居住面积、占地面积、地下室面积等）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度以及最近15个邻居的房屋面积和占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和处理。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地产价格预测、房屋特征分析和市场趋势研究。
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、以及机器学习模型的训练和评估。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、以及房屋买卖决策提供数据支持，尤其是在价格预测、市场分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
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价与房屋属性之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户优化决策，提升预测精度。
