美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-prantikkundu99
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房价分析, 房屋属性, 机器学习, 数据挖掘, 房价影响因素, 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销售数据，记录了房屋的各项属性与销售价格。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：数据主要集中在美国华盛顿州金县（King County），涵盖了西雅图、贝尔维尤等城市。
数据维度：数据集包含多个维度，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）、房屋上方面积（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）以及国家（country）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开房地产市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和房屋价值评估等研究。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、投资机构、银行等提供数据支持，用于市场趋势分析、风险评估、定价策略制定等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定和数据驱动的策略优化，例如房屋购买决策、投资回报评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策、提升房地产评估精度。
