房地产销售价格预测数据集RealEstateSalesPricePrediction-lilygroup
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据挖掘, 建筑特征, 销售数据
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的销售时间跨度为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售记录。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋的结构、材料、周边环境、地理位置、建造时间、翻新情况等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于Kaggle竞赛，原始数据经过清洗和整理，去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于房价预测、回归分析以及探索不同房屋特征对销售价格的影响。
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、房价预测模型研究、以及探索房屋特征与价格之间关系的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，用于房屋估价、市场趋势分析、以及制定销售策略等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策、以及房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握回归分析、特征工程、模型评估等技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估不同因素对房价的影响，并帮助用户实现更精准的房屋估价和市场分析。
