艾姆斯住房价格预测数据集AmesHousingPricePredictionDataset-nishantjha14
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，回归分析，数据分析，经济学，住房市场
数据概述： 该数据集包含来自美国艾姆斯市的住房销售数据，旨在用于房屋价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖了美国艾姆斯市的房屋销售信息。
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，浴室数量，车库情况，地理位置，建筑材料，装修状况，销售日期等，以及对应的房屋销售价格。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于艾姆斯市的房地产销售记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，房价预测，机器学习模型构建等领域的研究和应用，特别是在探索影响房价的各种因素以及预测房屋价格方面具有重要价值。
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，住房价格预测等学术研究，如分析不同房屋特征对价格的影响，预测未来房价走势等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值，市场分析，风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和购房者进行决策，帮助他们评估房屋价值，制定投资策略等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，特征分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，帮助用户实现精准的房价预测，优化房地产投资策略，提升市场分析能力。
