房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-johannthomas
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, 回归分析, 建筑特征, 数据分析, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了房屋的详细特征与对应的销售价格，旨在用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从特征字段推测可能来自美国地区。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖房屋的物理结构、地理位置、周边环境、建筑材料等，具体字段包括但不限于：房屋ID（Id），房屋等级（MSSubClass），房屋区域类型（MSZoning），房屋正面的线性英尺（LotFrontage），地块面积（LotArea），街道类型（Street），小巷类型（Alley），地块形状（LotShape），土地轮廓（LandContour），公用设施（Utilities），地块配置（LotConfig），土地坡度（LandSlope），邻里（Neighborhood），房屋状况（Condition1, Condition2），建筑类型（BldgType），房屋风格（HouseStyle），整体质量（OverallQual），整体状况（OverallCond），建造年份（YearBuilt），改造年份（YearRemodAdd），屋顶风格（RoofStyle），屋顶材料（RoofMatl），外部材料（Exterior1st, Exterior2nd），砌体饰面类型（MasVnrType），砌体饰面面积（MasVnrArea），外部质量（ExterQual），外部状况（ExterCond），基础类型（Foundation），地下室质量（BsmtQual），地下室状况（BsmtCond），地下室暴露程度（BsmtExposure），地下室完工类型1（BsmtFinType1），地下室1面积（BsmtFinSF1），地下室完工类型2（BsmtFinType2），地下室2面积（BsmtFinSF2），地下室未完工面积（BsmtUnfSF），地下室总面积（TotalBsmtSF），供暖类型（Heating），供暖质量（HeatingQC），中央空调（CentralAir），电气系统（Electrical），一楼面积（1stFlrSF），二楼面积（2ndFlrSF），低质量完成面积（LowQualFinSF），生活区总面积（GrLivArea），地下室全浴室（BsmtFullBath），地下室半浴室（BsmtHalfBath），全浴室（FullBath），半浴室（HalfBath），卧室数量（BedroomAbvGr），厨房数量（KitchenAbvGr），厨房质量（KitchenQual），总房间数（TotRmsAbvGrd），功能性（Functional），壁炉数量（Fireplaces），壁炉质量（FireplaceQu），车库类型（GarageType），车库建造年份（GarageYrBlt），车库完成情况（GarageFinish），车库容量（GarageCars），车库面积（GarageArea）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
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、房屋价格影响因素研究、以及机器学习算法在回归问题上的应用。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋定价策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，以提升决策的科学性和准确性。
