美国房地产房屋销售价格预测数据集USHousingSalePricePrediction-omkarsantoshraut
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 房价评估, 结构化数据, 预测模型
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，记录了房屋的各种特征和销售价格，用于预测房屋的最终销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推测是特定年份的房屋销售数据。
地理范围：数据主要来自美国艾姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如土地、房屋、外部、地下室、车库、销售等方面的特征，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：提供CSV格式数据，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），以及data_description.txt文件，提供了对数据集中每个字段的详细描述。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、回归分析以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于房地产市场分析、房屋价格影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋估值、风险评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建流程。
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系，并进行销售价格的预测，帮助用户优化投资决策，提升预测精度。
