房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousePricePrediction-tukhtaboyjumaniyazov
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 市场分析, 机器学习, 线性回归, 数据建模, 预测分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了房地产市场中房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常用于静态分析，但可用于构建预测模型。
地理范围：数据集来源于Kaggle竞赛，通常涵盖美国房地产市场，具体地区未明确说明。
数据维度：包含房屋的唯一标识符“Id”和销售价格“SalePrice”两个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为“sample_submission.csv”，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过整理，用于房价预测的建模与分析。
该数据集适合用于房价预测、回归分析、数据可视化和机器学习模型的构建与评估。
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、房价影响因素研究等，也可用于机器学习算法的验证与比较。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资、开发和销售等方面的决策制定，以及风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建预测模型，并评估模型的性能。
