美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-dongkunhou
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, 房屋销售, 房价影响因素, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的基本信息、销售价格以及相关特征，旨在用于房价预测与市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“Year built”（建造年份）等字段推断，数据涵盖了不同年份的房屋信息。
地理范围：数据主要集中在美国，包含城市、州等地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，如地址、房屋类型、建造年份、供暖制冷系统、停车位、土地面积、卧室数量、浴室数量、室内面积、车库空间、地区、学校信息、地板材料、供暖制冷特点、包含的电器、洗衣房特点、停车特点、评估税额、年度税额、上市时间、上市价格、最后销售时间、最后销售价格、城市、邮编、州等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、市场趋势分析、影响因素研究等。
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、机器学习模型的构建与评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、评估师、投资者等提供数据支持，用于房价预测、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定，帮助优化城市规划和土地管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建精准的房价预测模型，辅助用户进行房地产投资决策或市场分析。
