美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-anupamapathirana
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋销售, 房价影响因素, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区房屋销售的详细数据，记录了房屋的各项属性和销售价格，可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：数据主要覆盖美国华盛顿州金县（King County），西雅图市及其周边地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（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）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、地理坐标（lat，long）、以及房屋的销售价格（price）等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data_NaN.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：该数据集来源于公开的房地产数据，已进行清洗和预处理，但部分数据可能存在缺失值。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征与价格关系的分析，以及房地产市场趋势研究。
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：适用于房地产经济学、机器学习与数据挖掘等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构、金融机构提供数据支持，例如房屋价值评估、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持房地产开发商、购房者和投资者做出更明智的决策，例如房屋定价策略、购房选址分析、投资回报预测等。
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案例，帮助学生和研究人员理解房价预测的建模流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并分析西雅图地区房地产市场的动态变化，从而实现精准的房价预测和市场分析。
