美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-ammarzack
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 西雅图, 房价分析, 机器学习, 数据挖掘, 线性回归, 房价影响因素
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，数据集中包含具体的销售日期信息，可用于分析房价随时间的变化趋势。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋居住面积（sqft_living）、土地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、房屋建筑面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、纬度（lat）、经度（long）、15个邻近房屋的居住面积（sqft_living15）和15个邻近房屋的土地面积（sqft_lot15）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。
来源信息：数据集来源于公开的房地产销售数据，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模。
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、地理位置对房价的影响研究等。
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、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产企业和个人进行房屋买卖决策，并辅助制定合理的定价策略。
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，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而提升预测准确性和辅助决策制定。
