标题：房地产数据分析与预测数据集
数据内容：
该数据集包含了丰富的房地产相关信息，涵盖了房屋的基本特征、地理位置、建筑结构、销售信息等多个方面。具体数据元素包括：
- 房屋编号（Order, PID）
- 房屋类型（MS SubClass, Bldg Type）
- 土地信息（Lot Frontage, Lot Area, Land Contour）
- 房屋结构（Roof Style, Foundation, Heating）
- 建筑质量（Overall Qual, Exter Qual, Kitchen Qual）
- 销售信息（SalePrice, Yr Sold, Sale Condition）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于房地产行业的多个问题分析，包括：
- 房价预测：通过分析房屋特征与价格的关系，建立房价预测模型。
- 市场趋势分析：研究不同区域、时间段的房价变化趋势。
- 房屋质量评估：基于房屋结构和质量特征，评估房屋的潜在价值。
- 投资决策支持：为房地产投资者提供数据支持，帮助选择具有投资潜力的房屋。
标签：房地产数据, 房价预测, 房屋特征, 市场分析, 机器学习, 数据挖掘, 特征工程，
行业分类：
- 房地产行业
- 数据科学与人工智能
- 经济与金融
