美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-cameliasiadat
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋评估, 西雅图, 房价
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，记录了房屋的各项特征与销售价格之间的关系，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：数据集包含房屋的多种属性，包括房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、土地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、翻新年份、建造年份、邮政编码、纬度、经度、与15位邻居房屋面积均值、与15位邻居土地面积均值等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征与价格关系分析、以及房地产市场趋势研究等。
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、房价预测模型构建、以及影响房价因素的研究。
行业应用：可用于房地产评估、房屋销售预测、以及市场营销策略制定。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策、以及城市规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的复杂关系，构建预测模型，并为房地产行业的决策提供数据支持。
