美国爱荷华州房屋价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-phucgianguyen0199
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 机器学习, 房价分析, 结构化数据, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息以及最终的销售价格，可用于构建房屋价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，具体年份为2006年至2010年。
地理范围：数据主要覆盖爱荷华州埃姆斯市的房屋信息。
数据维度：数据集包含80个特征，涵盖房屋的各种属性，包括房屋类型、街道、地块、房屋结构、外部条件、地下室信息、供暖系统、车库信息、销售类型和销售条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为test (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理，适合用于预测建模和特征分析。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、回归分析和机器学习模型的构建与评估。
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、房屋价格影响因素研究、以及机器学习模型在房价预测方面的应用研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场调研等行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估和投资决策方面具备实际价值。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行市场分析、制定定价策略和进行风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征对房价的影响，从而提升预测精度和辅助决策制定。
