爱荷华州埃姆斯市房屋销售价格预测数据集AmesHousingSalesPricePrediction-georgesaavedra
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性以及对应的销售价格，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售记录。
数据维度：数据集包含79个变量，涵盖房屋的建筑特征、地理位置、周边环境、销售信息等，例如房屋面积、卧室数量、车库面积、建造年份、装修年份、地段条件、销售价格（SalePrice）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Ames_Housing_Sales.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，经过了预处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、特征重要性分析、回归模型训练等。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如探索不同房屋特征对房价的影响。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场分析等行业提供数据支持，例如辅助房地产经纪人进行房屋估价。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，帮助投资者进行房地产投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，优化房地产投资策略。
