美国房地产交易信息预测数据集RealEstateTransactionPredictioninUSA-liaolihua
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋交易, 机器学习, 房价分析, 城市数据, 房屋属性, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋交易的相关信息，主要用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从“Year built”字段推断，包含了不同年份的房屋信息。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市，具体城市信息由“City”和“State”字段提供。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋地址（Address）、房屋描述（Summary）、房屋类型（Type）、建造年份（Year built）、供暖和制冷系统（Heating, Cooling）、停车设施（Parking）、占地面积（Lot）、卧室和浴室数量（Bedrooms, Bathrooms）、室内面积（Total interior livable area）、车库车位数（Garage spaces）、地区（Region）、学校信息（Elementary School, Middle School, High School）、地板类型（Flooring）、供暖制冷特征（Heating features, Cooling features）、包含的电器（Appliances included）、洗衣设施（Laundry features）、停车特征（Parking features）、评估税额（Tax assessed value）、年税额（Annual tax amount）、挂牌和售出日期（Listed On, Last Sold On）、挂牌和售出价格（Listed Price, Last Sold Price）、城市（City）、邮编（Zip）、州（State）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），方便数据分析和建模。
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、房价预测模型构建、影响房价因素研究、市场趋势分析等学术研究。
行业应用：为房地产中介、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于房屋估价、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、优化城市规划、评估房地产市场风险。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并分析不同城市和地区的房地产市场差异，帮助用户实现更精准的房价预测和更明智的投资决策。
