高级房屋价格预测数据集AdvancedHousePricePredictionDataset-yash9439
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，回归分析，数据分析，商业智能，统计学
数据概述： 该数据集包含来自房地产市场的房屋销售数据，记录了房屋价格及其相关特征。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爱荷华市及周边地区的住宅市场。
数据维度：数据集包括房屋的价格，面积，卧室数量，浴室数量，车库容量，房屋质量，地理位置，建筑年代，翻新年份等变量。还包括房屋的总体状况，地下室，屋顶，外墙等详细特征。
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：数据来源于美国爱荷华州的房地产销售记录，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，回归建模等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，统计分析及预测建模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：适用于房地产价格影响因素分析，市场趋势预测等学术研究，如房屋特征对价格的影响，不同区域的市场差异等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析及投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关方制定科学的定价，营销及投资决策。
教育和培训：作为统计学，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，特征工程及相关建模技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各项特征的关联性，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和决策制定，提升房地产市场的预测精度和决策效率。
