美国房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-singhshubham9
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据挖掘, 房屋评估, 结构化数据, 预测模型, 回归分析
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：数据未明确标明时间范围，但从年份字段推测，记录了2006年至2010年间的房屋销售情况。
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79个变量，涵盖了房屋的诸多方面，包括房屋基本信息（如土地面积、街道类型）、建筑特征（如屋顶材料、外部材料）、居住空间（如地下室面积、卧室数量）、周边环境（如邻近地区、公园面积）以及销售信息（如销售价格、销售类型）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和进行预测。
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、房价影响因素分析等方面的学术研究，例如房价预测模型的构建、影响房价的关键因素分析。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、金融机构的风险评估等行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如辅助房屋定价、投资回报预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
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，建立预测模型，帮助用户理解影响房价的关键因素，并实现对房价的准确预测。
