美国房地产房屋价格预测数据集AmericanHousingPricePrediction-biplavkant
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 房价影响因素, 回归分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，旨在用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为某个时间段的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中在美国艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，包括房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、材料、装修情况等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模以及探索影响房价的关键因素。
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、房屋价值评估等学术研究，以及探索不同房屋属性对价格的影响。
行业应用：为房地产行业、金融机构、评估机构提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定，以及房地产市场监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和特征工程。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，例如线性回归、决策树、随机森林等，并探索不同特征对房价的影响，从而优化决策、提升预测精度。
