美国房地产市场房价预测数据集USRealEstateMarketPricePrediction-hiulutrng

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房价, 预测, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征, 线性回归, 城市规划

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，记录了房屋的销售价格、房屋特征以及地理位置信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。数据维度：数据集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）、以上居住面积（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）和国家（country）等。数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。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、房地产市场分析和房屋价值评估。

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、房价影响因素分析等学术研究，如建立房价预测模型、分析房屋特征对价格的影响等。行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。决策支持：支持城市规划和房地产开发领域的决策制定，例如评估不同区域的房地产价值，优化开发策略。教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产估价等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场动态和建模方法。此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，帮助用户实现预测房价、优化投资决策等目标。