美国房地产市场房价预测数据集USAHousingPricePrediction-manishagupta25
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 美国, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了不同地区的房屋销售信息，旨在用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的房屋销售快照。
地理范围：数据覆盖美国不同区域，具体区域信息由“Address”字段提供。
数据维度：包括“Avg Area Income”（平均地区收入）、“Avg Area House Age”（房屋平均年龄）、“Avg Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为USA_Housing.csv，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建，以及机器学习算法的训练和评估。
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、以及预测模型构建等学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持房地产行业的市场策略制定、房价趋势预测和投资组合优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同因素对房价的影响，构建预测模型，并评估模型的性能。
