美国房价预测测试数据集USHousingPricePredictionTestSet-abdallahgaber333
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 数据分析, 线性回归, 预测模型, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息，记录了房屋的各种特征和属性，用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据中包含房屋的建造年份和销售年份，但未明确具体时间范围，通常用于静态分析。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋。
数据维度：数据集包含79个描述房屋特征的变量，如房屋面积、卧室数量、地理位置、建筑材料、装修情况等，以及房屋的唯一标识符“Id”。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据处理和分析。数据已进行初步的清洗和整理，缺失值以“null”表示。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估和房地产市场分析等研究。
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，以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产评估机构、房屋销售平台提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定以及风险评估。
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数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，实现对房价的准确预测。
