美国房屋价格数据集USHousePriceDataset-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格，数据集，房地产，时间序列分析，机器学习，预测分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个美国城市的房屋销售数据，记录了房屋的价格，特征和销售情况等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据涵盖了美国多个主要城市及其郊区，如亚利桑那州的凤凰城，加利福尼亚州的洛杉矶和圣迭戈，伊利诺伊州的芝加哥，印第安纳州的印第安纳波利斯，密歇根州的大底特律地区，俄亥俄州的克利夫兰和哥伦布，俄克拉荷马州的俄克拉荷马市，田纳西州的纳什维尔，德克萨斯州的奥斯汀，圣安东尼奥和达拉斯，亚历桑那州的图森等多个地区。
数据维度：数据集包括房屋的销售价格，建筑年份，建筑类型，房屋面积，卧室数量，浴室数量，车库数量，土地面积，社区特征，销售日期，销售类型等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个美国房地产机构和公开的政府报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，时间序列预测，机器学习模型训练等领域的应用，特别是在房价预测，市场趋势分析等方面具有重要应用价值。
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，房价预测，市场趋势研究等，如分析影响房价的关键因素，预测未来房价走势等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在房价预测，市场定位和销售策略制定方面。
决策支持：支持房地产行业的市场分析和策略优化，帮助企业制定更有效的销售和投资策略。
教育和培训：作为房地产分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索美国房屋价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场的投资和销售策略。
