艾姆斯房价预测数据集AmesHousingPricePredictionDataset-kirosg
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，房地产，机器学习，数据分析，回归分析，统计学，特征工程
数据概述： 该数据集包含了来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，旨在为房价预测提供全面的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州的艾姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，厨房状况，车库信息，周边环境，建造年份，销售价格等，共包含80个特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行清洗和预处理，去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，特征工程和机器学习模型的训练与评估。
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，房屋估值模型构建等研究，如评估房屋价值，分析房价波动趋势。
行业应用：可以为房地产经纪人，房屋评估师，金融机构等提供数据支持，特别是在房屋定价，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的投资决策，风险评估和策略优化。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户构建准确的房价预测模型，优化房地产投资决策，提升市场分析能力。
