美国爱荷华州房屋价格预测数据集IowaHousingPricePrediction-baicaili
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 预测模型, 房价分析, 结构化数据, 回归分析, 数据集
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对应的销售价格，旨在用于房屋价格的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份信息，从具体年份范围未知，但包含2006年到2010年的销售数据。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州的埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋结构、外部特征、地理位置、周边环境、建成时间、装修情况等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据集包含CSV格式的文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），data_description.txt文件提供了数据字段的详细描述。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房屋价格影响因素量化、市场趋势预测等。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管、宏观经济分析，以及购房者的决策参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户优化房屋估值、提升预测精度。
