美国房屋价格预测数据集USHousePricePrediction-mudassiraltaf
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 机器学习, 房价影响因素, 房屋特征, 数据分析, 西雅图
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区（Seattle）的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性与对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为特定年份的房屋销售信息。
地理范围：数据主要覆盖美国西雅图地区，包含邮政编码、经纬度等地理信息。
数据维度：数据集包含19个属性，包括房屋价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积、室内面积）、土地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度、以及15个邻近房屋的居住面积和土地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为House_price_prediction.csv，易于导入和处理。
来源信息：数据来源于公开数据源，已经过标准化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索影响房价的因素。
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、以及地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业、房屋评估机构、以及金融机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估和市场分析。
决策支持：支持购房决策、投资决策、以及房地产开发策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户实现房价预测、市场分析和决策优化等目标。
