房屋价格预测数据集PredictingHousePricesDataset-yasserhessein
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，市场分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖了美国威斯康星州威斯康星州迪林根市的房屋交易记录。
数据维度：数据集包括房屋的属性，如面积，房间数量，地理位置，建造年份，房屋类型，装修情况等，以及对应的销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle的房屋价格预测竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，市场分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在回归分析，特征选择及价格预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房地产价格影响因素分析，市场趋势预测等学术研究，如房屋属性对价格的影响，不同区域的价格差异等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在价格评估，市场定位和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助制定科学的定价，投资和营销策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素与市场规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提升房地产市场的预测精度和决策效率。
