房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-adheeshagamage
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 建筑特征, 市场评估, 房价建模
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的房屋销售数据，记录了影响房屋价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为特定时间段内的房屋销售记录。
地理范围：数据来源未具体说明，但可推测为美国某个地区的房屋销售数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如：
房屋基本信息：房屋ID、建筑类型、建造年份等。
房屋物理特征：土地面积、街道类型、房屋材料、屋顶类型、地下室信息、车库信息等。
房屋质量与状况：整体质量、整体状况、外部质量、外部状况、厨房质量等。
房屋内部特征：卧室数量、浴室数量、壁炉数量、供暖系统等。
房屋价格：房屋的销售价格（作为预测目标）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。
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、机器学习模型评估等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋定价策略优化、市场风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据建模技术。
此数据集特别适合用于构建和评估房屋价格预测模型，帮助用户深入理解影响房价的各种因素，并进行预测和分析。
