美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-kryusufkaya
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房屋特征
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，可用于房价预测、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：数据集包括房屋的各项特征，如房屋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、房屋建造状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、翻新后房屋面积（平方英尺，基于2015年）、翻新后土地面积（平方英尺，基于2015年）等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_data.csv，方便数据读取、分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建，以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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、以及构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和房屋评估机构提供数据支持，尤其在房屋估值、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化房屋定价策略、评估投资回报率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征对价格的影响，建立预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策和提升预测精度。
