美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalePricePrediction-sangitamule
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 结构化数据, 数据挖掘, 房价影响因素
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及其最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各个方面，包括房屋的建筑材料、地理位置、周边环境、内部设施、房屋面积、建造时间、翻新时间等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个公开竞赛，旨在预测房屋销售价格，已被广泛应用于机器学习和数据分析领域。
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、以及预测模型的构建和评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价评估、市场趋势分析、风险管理和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、评估师、金融机构等进行决策，如优化房屋定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
