美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-varshneyprasun
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 西雅图, 房屋评估
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销售价格，可用于房屋价格预测、市场分析等研究。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ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、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、经纬度、与15个邻近房屋的居住面积、与15个邻近房屋的占地面积等21个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据导入、分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行数据清洗和初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索房屋价格的影响因素等研究。
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构建和评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、房屋建筑商等提供数据支持，用于房屋定价、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估、以及城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，建立预测模型，并分析不同因素对房价的影响，帮助用户优化决策、提升预测精度。
