美国房地产市场房屋销售数据集USHousingSalesDataset-raniaahmed201999

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房屋销售, 房价, 市场分析, 土地价值, 建筑评估, 建成时间, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自美国房地产市场房屋销售的结构化数据，记录了房屋销售价格、房屋属性及相关市场指标。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从2000年至2017年。地理范围：数据覆盖美国特定地区的房屋销售信息，具体区域未明确，但包含邮政编码（ZipCode）信息。数据维度：数据集包括“DocumentDate”（销售日期）、“SalePrice”（销售价格）、“PropertyID”（房产ID）、“PropertyType”（房产类型）、“ym”（年月）、“zhvi_px”（房屋价值指数价格）、“zhvi_idx”（房屋价值指数）、“AdjSalePrice”（调整后的销售价格）、“NbrLivingUnits”（居住单元数量）、“SqFtLot”（占地面积）、“SqFtTotLiving”（总居住面积）、“SqFtFinBasement”（地下室面积）、“Bathrooms”（浴室数量）、“Bedrooms”（卧室数量）、“BldgGrade”（建筑等级）、“YrBuilt”（建成年份）、“YrRenovated”（翻新年份）、“TrafficNoise”（交通噪音）、“LandVal”（土地价值）、“ImpsVal”（建筑价值）、“ZipCode”（邮政编码）、“NewConstruction”（是否为新建房屋）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为house_sales.csv，便于数据分析和处理。数据来源：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地产市场分析、房价预测、以及建筑评估等领域的研究。

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：适用于房地产市场动态分析、房价影响因素研究、区域房价差异研究等学术研究。行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、投资机构提供数据支持，特别是在市场趋势分析、风险评估、投资决策等方面。决策支持：支持房地产领域的决策制定，如房屋定价策略、投资组合优化等。教育和培训：作为房地产、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。此数据集特别适合用于探索房价与房屋属性之间的关系，分析不同地区房价的差异，并构建预测模型，从而提升预测精度和辅助决策。