美国房地产市场房屋属性预测数据集AmericanHousingAttributePrediction-sangitamule
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋属性, 房价影响因素, 数据分析, 房屋评估, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性特征，旨在用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“YrSold”（售出年份）字段，数据涵盖了2006年至2010年。
地理范围：数据主要集中于美国房地产市场，具体地区未明确，但包含了房屋的各种属性，如地理位置、房屋结构、周边环境等。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋面积、卧室数量、厨房质量、车库类型、建造年份、材料质量、地理位置、周边环境等。这些特征用于预测房屋的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，包含房屋的各种属性，便于数据分析和建模应用。数据已进行初步处理，缺失值以null表示。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于房地产预测分析的公开数据集，数据经过了整理和清洗，适合用于数据分析和机器学习模型构建。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋价值评估等研究和应用。
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、房屋价值评估等相关学术研究，例如探索房屋属性与房价之间的关系，建立房价预测模型。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、购房决策和房地产开发策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关联性，构建预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而为决策提供数据支持。
