房屋销售价格高级回归技术数据集HouseSalesPrices-AdvancedRegressionTechniquesDataset-rohinisukumar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，销售价格，数据集，回归分析，机器学习，时间序列，商业分析，经济学
数据概述： 该数据集包含来自房屋销售市场的数据，记录了房屋的详细信息和销售价格，适用于价格预测，回归分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州King County地区的多个房屋销售记录。
数据维度：数据集包括房屋的详细特征，如房屋面积，卧室数量，浴室数量，车库大小，建造年份，装修年份，地理位置（经纬度）等，以及对应的销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，商业分析，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：适用于房屋价格预测，市场趋势分析等研究，如房价影响因素分析，市场波动预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在价格预测，市场评估和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的定价，投资和销售决策。
教育和培训：作为经济学，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销售价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高市场预测的准确性和盈利能力。
