美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-tharindraparanagama
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房地产评估, 房价, 时序分析, 线性回归, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房地产的详细属性信息、交易记录以及房价预测相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据主要涵盖2016年及相关年份的房地产交易信息，并提供了未来几个月的预测目标。
地理范围：数据覆盖美国多个地区的房地产市场。
数据维度：数据集包括多个关键维度：
properties_2016.csv：包含每个房地产的详细属性，如地理位置、建筑特征、土地面积、税收信息等。
train_2016_v2.csv：包含交易记录，包括房屋的parcelid、logerror（对数误差）和transactiondate（交易日期）。
sample_submission.csv：提供了一个提交预测结果的示例格式，包括ParcelId和未来几个月的预测房价。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，经过整理后提供。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和风险评估。
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、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房地产投资、房地产经纪行业提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产金融课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并对未来的房价趋势进行预测，从而帮助用户优化投资策略、提高决策效率。
