美国房价预测数据集USAHousingPricePredictionDataset-hardya02
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, 房屋特征, 数据分析, 统计分析, 线性回归
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及其最终的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的年份，从2006年到2010年。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含80个变量，涵盖房屋的结构特征、地理位置、周边环境、销售情况等，其中包括房屋的面积、建造年份、材料、装修情况、地块特征、周边设施以及最终的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为Housing_Price.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房屋价格预测的经典数据集。
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、以及机器学习算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、贷款审批等行业提供数据支持，尤其是在构建价格预测模型、辅助决策方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估以及市场趋势分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而优化房屋估值和投资策略。
