美国房屋价格预测数据集USHomePricePredictionDataset-sakhawatalilarik
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋特征, 房价分析, 数据分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据，记录了房屋的详细信息和销售价格，旨在用于房屋价格预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了房屋的建造年份和翻新年份。
地理范围：数据覆盖美国地区，包含了房屋的街道、城市、州和邮政编码信息。
数据维度：数据集包括多个维度，如房屋的销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋建造年份、翻新年份、街道地址、城市、州/邮编以及国家（美国）。
数据格式：CSV格式，文件名为homepricecsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开房地产信息，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场趋势分析和房屋价值评估等领域。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如研究房屋面积、位置、建筑年代等因素对房价的影响。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房屋估价、市场预测、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化投资组合、评估房屋价值等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习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影响因素和市场动态。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升房屋估价的准确性。
