泰坦尼克号房屋销售价格预测数据集TitanicHouseSalesPricePrediction-lakhan77
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, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号数据集的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋销售信息。
地理范围：数据集代表了泰坦尼克号数据集中的房屋销售情况，具体地理位置未明确，但可推测为美国爱荷华州的艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各种属性，如房屋面积、地理位置、建筑材料、装修质量、周边环境等，以及房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号数据集，已进行必要的预处理。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房价影响因素分析以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房价预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：可以为房地产行业、房屋估价机构、金融机构等提供数据支持，特别是在房价评估、风险控制、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构等进行市场决策和投资策略制定。
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辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化决策，提升预测精度等。
