房屋价格预测-房地产交易数据集-2014年5月
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,房价,房屋,交易,预测,市场分析,地理位置,建筑特征
数据概述：
本数据集包含了4600条房地产交易信息，详细记录了2014年5月2日前后发生的房屋交易情况，涵盖了房屋的各种特征、周边环境以及交易细节。每个记录都包含了房屋的多个属性，为研究房地产市场提供了丰富的数据基础。数据集字段包括：
date（日期）：交易日期。
price（价格）：房屋的销售价格（美元）。
bedrooms（卧室数量）：卧室的个数。
bathrooms（浴室数量）：浴室的个数，以半浴室计算（例如，1.5表示一个全浴室和一个半浴室）。
sqft_living（居住面积）：房屋的居住面积（平方英尺）。
sqft_lot（占地面积）：房屋的占地面积（平方英尺）。
floors（楼层数）：房屋的楼层数量。
waterfront（滨水）：二元变量，指示房屋是否位于滨水区域（1表示是，0表示否）。
view（景观）：一个从0到4的指标，表示景观质量。
condition（状况）：一个从1到5的指标，表示房屋的状况。
sqft_above（高于地面面积）：房屋高于地面的面积（平方英尺）。
sqft_basement（地下室面积）：房屋地下室的面积（平方英尺）。
yr_built（建造年份）：房屋的建造年份。
yr_renovated（翻新年份）：房屋的最后一次翻新年份。
street（街道）：房屋的街道地址。
city（城市）：房屋所在的城市。
statezip（州和邮编）：房屋所在的州和邮政编码。
country（国家）：房屋所在的国家。
数据用途概述：
该数据集特别适用于房地产市场分析、价格预测模型构建以及与住房趋势相关的经济研究。研究人员和爱好者可以探索房屋特征对价格的影响、价格随时间的变化趋势以及不同地区的房价差异等。例如，可以利用此数据构建价格预测模型，分析影响房价的关键因素，进行市场趋势分析等。
