美国房价预测数据集AmericanHousingPricePredictionDataset-abdolahkhoshkalam79
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 线性回归, 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和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年期间的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋。
数据维度：数据集包括房屋的79个属性，例如房屋的建筑类型、街道类型、地块面积、房屋质量、地下室情况、车库信息、销售类型和销售条件等，以及关键的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，包含多个字段，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据可能来自房地产销售记录或其他公开渠道，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、市场分析等研究，也可用于数据建模和机器学习应用。
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、以及预测模型的研究，例如线性回归、决策树、随机森林等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和房屋评估机构提供数据支持，用于房屋定价、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定，帮助决策者了解市场动态和制定有效的策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
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，帮助用户构建预测模型、优化房屋估价，并深入理解房地产市场的运作机制。
