美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-kimgyeongmoon
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 预测, 机器学习, 房屋属性, 市场分析, 时间序列, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房地产交易数据，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格，旨在用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2014年5月至2015年5月期间的房地产交易信息。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县的房地产市场。
数据维度：数据集包括房屋的销售日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、居住面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、高于地面的居住面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道地址（street）、城市（city）、邮政编码（statezip）和国家（country）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。数据已经过清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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、以及时间序列数据分析等学术研究。
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，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策等方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如优化房屋定价策略、评估投资回报、以及制定市场营销方案。
教育和培训：作为房地产分析、机器学习、以及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和数据分析技术。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋属性与价格之间的关联性，以及分析房地产市场的动态变化，从而提升预测精度和决策效率。
