美国房地产市场房价预测数据集USHousingPricePrediction-sankalp102
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征, 西雅图
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区的房地产销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月到2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积、地下室面积）、土地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度等。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋特征分析、市场趋势研究等。
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、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、金融机构的抵押贷款评估提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行市场分析和投资决策，以及政府部门制定房地产政策。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，帮助用户建立房价预测模型，优化房地产投资策略。
