美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalePricePrediction-pengyaolin

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, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素, 线性回归

数据概述：该数据集包含了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息，旨在用于预测房屋销售价格。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据年份字段（YrSold）推断为2006年至2010年。地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州埃姆斯市。数据维度：数据集包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交示例（sample_submission.csv）三个文件。其中，train.csv 包含房屋的79个描述性特征以及目标变量SalePrice（销售价格）；test.csv包含与训练集相同的特征，但不包含SalePrice，用于预测；sample_submission.csv 提供了提交预测结果的格式。数据项涵盖房屋的结构、地理位置、周边环境、建造年份、装修情况、材料、设施等多个方面，以及销售价格（SalePrice）。数据格式：数据集主要以CSV（逗号分隔值）格式提供，易于数据分析和处理。另外，包含一个txt文件（data_description.txt），提供了数据集中各字段的详细描述。来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，常用于机器学习和数据挖掘竞赛。该数据集适合用于房价预测、特征工程、回归分析等任务。

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、金融机构（如抵押贷款机构）提供数据支持，可用于构建房价预测模型、风险评估模型等。决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定、房屋销售定价策略优化。教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训数据，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，提升预测准确性，帮助用户优化房地产相关的决策。