美国房屋销售价格分析数据集USAHousingSalesPriceAnalysis-prashantshinde98
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 房屋销售, 地理位置, 房屋特征, 价格预测, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项特征和销售价格，可用于房地产市场分析和价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2014年。
地理范围：数据覆盖美国地区，具体包括城市和州的信息。
数据维度：数据集包括房屋销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、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）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为USA Housing Dataset.csv，易于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于房地产市场公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价影响因素分析、房价预测模型构建、房地产市场趋势研究等。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋销售价格预测、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产投资、开发、销售等相关决策的制定，以及风险评估和策略优化。
教育和培训：作为房地产、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，预测房屋销售价格，以及分析不同地区房地产市场的差异。
