美国房地产市场房价预测数据集USRealEstatePricePredictionDataset-zhongguoxin
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, 房价评估, 城市, 房地产交易
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息及其历史交易价格，旨在用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起止时间，但包含了房屋的“Year built”（建造年份）和“Listed On”（挂牌时间），可以推测数据包含了多个时间点。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市，包括房屋所在城市的具体信息。
数据维度：数据集包括了房屋的多种属性，例如“Address”（地址）、“Summary”（描述）、“Type”（房屋类型）、“Year built”（建造年份）、“Heating”（供暖系统）、“Cooling”（制冷系统）、“Parking”（停车位）、“Lot”（占地面积）、“Bedrooms”（卧室数量）、“Bathrooms”（浴室数量）、“Total interior livable area”（总居住面积）、“Region”（地区）、“Elementary School”（小学）、“Middle School”（中学）、“High School”（高中）、“Tax assessed value”（评估税额）、“Annual tax amount”（年度税额）、“Listed Price”（挂牌价格）、“Last Sold Price”（最近成交价格）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。 train.csv 包含房屋的详细信息和“Sold Price”（成交价格），test.csv 包含房屋的详细信息，sample_submission.csv 提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋价值评估等应用。
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、以及房屋估值模型的构建。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、投资者等提供数据支持，用于市场调研、价格预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，帮助制定合理的税收政策和住房保障计划。
教育和培训：作为房地产相关专业课程的实践材料，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房价与房屋属性之间的关系，构建预测模型，并分析不同地区和类型的房屋的市场表现， 帮助用户实现房价预测、市场趋势分析和投资决策优化等目标。
