美国房屋价格预测数据集USHousingPricePrediction-viktoriakarn
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价预测, 房屋特征, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征信息，并提供了对应的销售价格，用于房屋价格的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从房屋建造年份到销售年份，具体时间未明确标注，可视为一个静态的房屋属性数据集。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋面积、地理位置、建筑材料、周边环境、房龄等，以及目标变量“SalePrice”（销售价格）。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv 和 test.csv 两个文件，其中 train.csv 包含用于训练模型的数据，test.csv 包含用于预测的数据。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能整合了来自多个渠道的房地产信息。数据已进行基本的处理，包括缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于房价预测、回归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、房屋价格影响因素研究等学术研究，如房价预测模型的性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定和市场预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房屋价格的影响因素，掌握房价预测模型的构建方法。
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，优化房屋估值，并深入理解房地产市场的运行规律。
