美国房地产市场房价预测数据集AmericanRealEstateMarketHousePricePrediction-romannnn
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征, 线性回归, 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，记录了房屋的各类属性特征及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国艾奥瓦州的埃姆斯市（Ames, Iowa）的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的79个特征，例如房屋面积、建造年份、房间数量、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（房屋销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为house_price.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合进行数据分析和模型训练。该数据集包含了丰富的房屋属性信息，为房价预测提供了全面的数据支持。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探索不同房屋特征对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、评估机构和金融机构进行决策制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，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地产市场的规律与趋势，帮助用户构建房价预测模型，实现精准的房屋估价，优化投资决策。
