美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHousingSalesPricePrediction-magdygeorge
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, 线性回归, 房价影响因素, 统计分析
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，记录了房屋的各种属性及对应的销售价格，适用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围未在数据集中明确，但可根据“date”字段推断。
地理范围：数据主要集中于美国华盛顿州西雅图市及周边地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋居住面积、土地面积、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个邻居房屋的居住面积均值、与15个邻居房屋的土地面积均值等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索影响房价的关键因素。
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、经济学、以及机器学习等领域的研究，例如房价影响因素分析、价格预测模型优化、以及市场趋势分析。
行业应用：为房地产行业、金融机构、以及相关咨询公司提供数据支持，尤其在房屋估值、投资决策、风险评估等方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门、以及个人购房者进行决策，例如房屋定价策略、投资回报分析、以及购房预算制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及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影响因素，并进行实践建模。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，并帮助用户优化房屋销售策略或投资决策。
