房屋价格预测分析数据集HousePricePredictionAnalysisDataset-brianolave
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 线性回归, 统计分析, 西雅图
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县（King County）的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县（King County），包括西雅图等城市。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、销售日期、房屋价格、卧室数量、卫生间数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建筑面积、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、15个邻近房屋的居住面积、15个邻近房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data 2.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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：适用于房地产市场研究、经济学分析、以及机器学习模型构建等学术研究，如房价预测、影响房价的关键因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、制定合理的购房策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、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影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建预测模型，并分析不同房屋特征对价格的影响，从而实现更准确的房价预测和市场分析。
