房屋价格预测数据集MachineHackHousePricePredictionDataset-darthmanav
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格，数据集，预测建模，机器学习，房地产，数据分析，时间序列，商业智能
数据概述： 该数据集来源于 Machine Hack 平台上的房屋价格预测比赛，主要记录了房屋的销售数据，适用于房价预测，房地产分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围：数据覆盖了美国俄亥俄州辛辛那提市及其周边地区。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，涵盖房屋ID，位置，房屋面积，卧室数量，浴室数量，建筑类型，花园面积，车库数量，销售价格等多个变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 Machine Hack 平台的比赛数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的房价预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房价预测，市场趋势分析，影响因素研究等，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在需求预测，市场分析和投资策略制定方面。
决策支持：支持房地产行业的销售预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的投资和定价决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场分析和投资策略，提高投资效率和盈利能力。
