美国房价预测分析数据集AmericanHousingPricePredictionDataset-loreisat
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 市场分析, 房价影响因素, 数据挖掘
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，记录了房屋的多种属性以及对应的销售价格，旨在用于房价预测、房地产市场分析等相关研究。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：数据主要涵盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含了79个变量，涵盖了房屋的各种属性，例如：房屋面积、地理位置、建筑年代、建筑材料、装修质量、周边环境、销售类型以及销售价格等。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为house.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的房地产数据，经过了初步的整理。
该数据集适合用于房价预测模型构建、影响房价因素分析以及房地产市场研究。
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、房价影响因素、机器学习模型预测等方面的学术研究，例如探索不同房屋特征对房价的影响，构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估投资价值、制定购房策略等。
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深入理解房价影响因素，学习构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标，并提升决策的科学性和准确性。
