美国爱荷华州房屋价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-mrtess2018
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 预测模型, 机器学习, 房价分析, 建筑特征, 销售数据, 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以及对应的销售价格，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“YrSold”（售出年份）字段推测，数据涵盖了2006年至2010年间的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，主要分为以下几类：
房屋基本信息：如房屋类型、建筑风格、总面积、卧室数量等。
房屋质量评估：如整体质量、外部条件、地下室条件、厨房质量等。
房屋建造与装修信息：如建造年份、改造年份、屋顶材料、外部材料等。
地理位置信息：如街区、邻里、土地轮廓、土地平整度等。
销售信息：如销售类型、销售条件、销售价格（目标变量）等。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包括房屋属性和销售价格）、test.csv（测试集，包括房屋属性，不包含销售价格，用于预测）、sample_submission.csv（提交示例，用于提交预测结果）和data_description.txt（数据描述文件，提供字段详细解释）。
数据来源：该数据集来源于Kaggle平台，是房屋价格预测竞赛的一部分，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、回归分析、特征工程、数据探索和机器学习模型构建。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产评估、市场预测、销售策略制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估、市场趋势分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房屋价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并进行房屋价值的评估。
