美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-moinurrahmanmoin
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房地产, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 房价, 回归分析, 结构化数据
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，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个年份的房屋销售记录，具体时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个描述房屋特征的变量，如房屋面积、建造年份、地理位置、周边环境、建筑材料等，以及目标变量——销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含房屋的各项属性，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，确保了数据的质量和可用性。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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，如探索不同房屋特征对价格的影响、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，帮助他们了解市场趋势、评估房屋价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关联，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
