美国房屋价格预测数据集USHousingPricePredictionDataset-thitinan

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, 数据分析, 房价, 住宅, 线性回归

数据概述：该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性与价格信息，主要用于建立房屋价格预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据字段“yr_built”（房屋建造年份）和“yr_renovated”（房屋翻新年份）推测，数据可能涵盖了从房屋建造至今的时间段。地理范围：数据可能来源于美国特定地区，但具体地区信息有待进一步确认。数据维度： house_prices.csv: 包含房屋的详细信息，包括id、date（销售日期）、price（价格）、bedrooms（卧室数量）、bathrooms（浴室数量）、sqft_living（居住面积）、sqft_lot（占地面积）、floors（楼层数）、waterfront（是否临水）、view（景观）、condition（房屋状况）、grade（房屋等级）、sqft_above（高于地面的居住面积）、sqft_basement（地下室面积）、yr_built（建造年份）、yr_renovated（翻新年份）、zipcode（邮政编码）、lat（纬度）、long（经度）、sqft_living15（2015年居住面积）、sqft_lot15（2015年占地面积）。 data_test.csv: 数据集中“33.50234527”和“31.70700585”为两列数值，具体含义未知，可能为测试数据或相关指标。数据格式：CSV格式，其中house_prices.csv包含结构化房屋属性数据，data_test.csv包含测试数据。数据来源：数据来源于公开的房地产信息，可能经过了清洗和整理，以适应建模需求。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及相关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、房价影响因素分析、地理位置与房价关系研究等。行业应用：为房地产经纪人、评估师、投资者提供数据支持，用于房屋估值、市场分析、投资决策等。决策支持：支持房地产开发商、政府部门进行市场规划、政策制定和风险评估。教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析与建模技能。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，并进行市场趋势分析，从而优化决策和提高预测精度。