房屋销售价格预测训练数据集HousePricePredictionTrainingDataset-jaleesmoeendar
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 机器学习, 房地产, 数据分析, 房价影响因素, 回归分析, 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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，但从数据特征推测可能为美国地区。
数据维度：包括房屋的多种特征，如“MSZoning”（分区类型），“LotFrontage”（临街地段长度），“LotArea”（地块面积），“Neighborhood”（社区），“HouseStyle”（房屋风格），“OverallQual”（整体质量），“YearBuilt”（建造年份），“YearRemodAdd”（改造年份），“ExterQual”（外部质量），“BsmtQual”（地下室质量），“BsmtExposure”（地下室暴露程度），“BsmtFinType1”（地下室完成类型1），“BsmtFinSF1”（地下室完成面积1），“BsmtFinType2”（地下室完成类型2），“BsmtFinSF2”（地下室完成面积2），“BsmtUnfSF”（地下室未完成面积），“TotalBsmtSF”（地下室总面积），“1stFlrSF”（一楼面积），“2ndFlrSF”（二楼面积），“BsmtFullBath”（地下室全浴室），“BsmtHalfBath”（地下室半浴室），“FullBath”（全浴室），“HalfBath”（半浴室），“BedroomAbvGr”（卧室数量），“KitchenAbvGr”（厨房数量），“TotRmsAbvGrd”（总房间数），“Fireplaces”（壁炉数量），“GarageType”（车库类型），“GarageCars”（车库容量），“GarageArea”（车库面积），“SaleType”（销售类型），“SaleCondition”（销售条件），以及“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_preprocessed_hp_train.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售平台、金融机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者的决策制定，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解房价预测模型。
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，预测房价，分析市场趋势，从而优化决策。
