美国房地产市场房价预测数据集USRealEstatePricePrediction-nilparent
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，机器学习，回归分析，房屋属性，地理位置，时间序列，数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的房屋销售数据，记录了不同房屋的销售价格及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年。
地理范围：数据主要覆盖美国特定地区的房地产市场，具体区域由邮政编码（zipcode）标识。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（id）、销售日期（date）、销售价格（prix）、卧室数量（nb_chambres）、浴室数量（nb_sdb）、室内面积（m2_interieur）、花园面积（m2_jardin）、楼层面积（m2_etage）、地下室面积（m2_soussol）、楼层数（nb_etages）、是否能看到海景（vue_mer）、景观评分（vue_note）、房屋状况评分（etat_note）、设计评分（design_note）、建造年份（annee_construction）、翻新年份（annee_renovation）、周边15个邻居的室内面积和花园面积，以及邮政编码、经度和纬度（lat, long）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_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，已进行初步的清洗和整理。
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、以及时间序列分析等学术研究。
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、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行更明智的决策，例如优化房屋定价策略、预测市场走向等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践房价预测模型，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，以及预测房屋价格的规律与趋势，从而帮助用户实现优化决策、提升预测精度等目标。
