美国房屋价格预测数据集USAHousingPricePrediction-shreyasvedpathak
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性与价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年到2015年的房屋销售情况。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、居住面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋上层面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道地址（street）、城市（city）、邮编（statezip）和国家（country）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为House Price.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产市场数据，已经过清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、趋势分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场营销等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和房地产课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，预测房价，并分析影响房价的关键因素。
