美国房屋价格预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-arsalandafedar
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 预测模型, 机器学习, 房价预测, 结构化数据, 数据分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的年份为2006年至2010年。
地理范围：数据主要覆盖美国房地产市场。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖房屋的物理特征、位置、周边环境、建筑材料、装修情况以及销售信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为test1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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、价格预测模型构建、影响房价因素分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，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屋价格的因素，构建预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
