美国房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-ebrahimshami
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, 房屋评估, 建筑特征, 市场分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征及其对应的销售价格，可用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的房屋销售时间主要集中在2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个描述性特征，涵盖房屋的建筑结构、地理位置、材料、周边环境等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：数据集以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），以及data_description.txt文件，提供了对数据字段的详细描述。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，为房屋销售预测竞赛提供，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场分析以及评估影响房价的关键因素。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及机器学习模型在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、房屋评估师、以及金融机构提供数据支持，用于房屋估价、风险评估和投资分析。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门进行市场调研和决策，优化房屋建设与规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的建模流程。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型、进行市场趋势分析，并提升对房地产市场的认知。
