美国房价预测分析数据集USHousingPricePredictionAnalysisDataset-kartika2620
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, 建筑特征, 房价影响因素, 数据分析, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的美国房价预测数据，记录了房屋的各种特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售年份，从年份未知。
地理范围：数据主要覆盖美国地区的房屋销售信息。
数据维度：数据集包括房屋的79个特征，涵盖了房屋的各种属性，如地段、建筑材料、室内外设施、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等研究。
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建立与优化。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及房屋销售策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解房屋价格的影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，预测房屋价格，以及评估不同因素对房价的影响。
