房屋销售价格预测数据集HouseSalesPricePredictionDataset-krisnanovianto
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 回归分析, 房价影响因素, 建筑特征
数据概述：
该数据集包含来自房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时期的房屋销售快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据字段推测为特定地区的房屋销售数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖了房屋的各种属性，包括但不限于：房屋ID、房屋结构、地理位置、建筑材料、房屋质量、房屋面积、房间数量、车库信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售信息。该数据集适用于房屋销售价格预测、房地产市场分析等研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房屋估值、市场预测等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户建立预测模型并进行市场分析。
