美国房价预测房屋属性数据集USHousingPricesPredictionHouseAttributes-manasaadus
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋属性, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 结构化数据, 统计分析
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数据，记录了房屋的各种属性特征及销售价格，旨在用于房屋价格预测和相关因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，涵盖房屋的结构、地理位置、材料、装修、周边环境等多个方面，以及房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为houseprices.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了预处理，但保留了原始特征。
该数据集适合用于房价预测、特征重要性分析和房屋市场研究。
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、房屋价格预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其是在房屋估价、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行投资决策，以及政府部门制定房地产政策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房屋价格预测。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，优化房屋估价，并深入分析影响房价的关键因素。
