美国房价预测数据集AmericanHousingPricePredictionDataset-sanketkhorate
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, 数据分析, 建筑特征, 房屋评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的公开数据，记录了美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从房屋建造年份到房屋销售年份，未明确具体时间范围，但可推断为20世纪末至21世纪初的房屋销售数据。
地理范围：数据主要集中在美国艾奥瓦州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋的结构、材质、地段、周边环境等，以及最终的销售价格。
数据格式：数据提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle上的公开数据集，已进行标准化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、房屋价格影响因素研究等学术研究，如房屋价格影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、购房者等相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产估价等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建预测模型，帮助用户实现更准确的房屋价值评估和市场预测。
