美国房地产房屋价格预测数据集USRealEstateHousePricePrediction-hazalgunduz
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房价预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息，旨在用于房屋价格预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体年份信息包含在“YrSold”字段中，但未明确给出起始和结束年份。
地理范围：数据覆盖美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含两个CSV文件“train.csv”和“test.csv”，其中“train.csv”包含训练数据，包含了房屋的各种属性（如房屋面积、建造年份、地理位置等）以及销售价格“SalePrice”，而“test.csv”包含测试数据，用于评估预测模型的性能，不包含“SalePrice”字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。文件名为train.csv和test.csv。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，用于房屋价格预测建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及机器学习算法的实践。
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、以及预测模型的研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构（如银行、评估机构）提供数据支持，用于房屋估价、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定和风险管理。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实训数据，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影响房屋价格的关键因素，构建和评估预测模型，从而优化决策、提升预测精度。
