美国房地产市场房价预测数据集USHousingPricePrediction-usamaansari688
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房价分析, 房屋特征, 线性回归, 数据挖掘, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房地产销售数据，记录了房屋的基本信息和销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑质量、房屋面积（除去地下室）、地下室面积、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与15位邻居房屋的面积、与15位邻居房屋的占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为House Data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征分析和市场趋势研究。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房价预测、市场分析、房屋估值等领域。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、房地产政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训数据，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，以及分析不同房屋特征对房价的影响，从而帮助用户实现更精准的房地产投资决策和市场分析。
