美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-assaadchiboub
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋评估, 西雅图
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以及对应的销售价格，适用于房价预测、房地产市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体时间范围需进一步考证。
地理范围：数据集中房屋位于美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包含多个维度，主要包括：房屋ID (id)、销售日期 (date)、销售价格 (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)、房屋上方居住面积 (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)、近15年房屋居住面积 (sqft_living15)、近15年土地面积 (sqft_lot15)。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、影响房价因素的研究等。
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、房价影响因素研究、机器学习算法在房价预测中的应用等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者等提供数据支持，用于房屋估值、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，帮助用户预测房屋价格，优化投资决策。
