美国房屋价格预测数据集USHousingPricePredictionDataset-mohamedmustafashaban
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 经济指标, 数据分析, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自美国不同地区的房屋相关数据，记录了房屋的各项特征与对应的价格信息，适用于房屋价格预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时期的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖美国不同地区，具体地理位置通过“Address”字段提供。
数据维度：包括“Avg. Area Income”（平均地区收入）、“Avg. Area House Age”（平均房屋年龄）、“Avg. Area Number of Rooms”（平均房间数量）、“Avg. Area Number of Bedrooms”（平均卧室数量）、“Area Population”（地区人口）、“Price”（房屋价格）和“Address”（房屋地址）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data-1.csv，便于数据处理与分析。
数据来源于公开数据，已进行初步整理和标准化处理。该数据集适合用于房价预测模型构建和房地产市场分析。
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、以及机器学习模型的性能评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构及相关服务提供商提供数据支持，特别是在房价评估、投资决策、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如确定合理的房屋定价、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型，以及探索房屋价格的影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与多种因素之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户实现精准的房价预测和市场洞察。
