美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-jshndeep
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 线性回归, 房价影响因素, 经济指标
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，记录了房屋的基本属性与交易价格，适用于房价预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州金县（King County），包含西雅图、贝尔维尤等城市。
数据维度：包括房屋的交易日期、价格、卧室数量、卫生间数量、房屋面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋建造年份、翻新年份、街道地址、城市、邮政编码、国家等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housepredict.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销售记录，已进行初步整理，方便数据分析和应用。该数据集适合用于房价预测、市场分析、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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、以及机器学习模型的构建和评估。
行业应用：为房地产中介、评估机构、以及金融机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如房屋估价、投资回报分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，以及分析房地产市场的动态变化。
