美国房屋销售价格预测测试数据集USHousingSalePricePredictionTestData-amaanalikhan
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 结构化数据, 机器学习, 回归分析, 房价影响因素, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据“YrSold”（售出年份）字段推测，数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据来源于美国房地产市场，具体地区未明确，但涵盖了房屋的各种属性，如地理位置、房屋结构、周边环境等。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各种属性，包括房屋的基本信息（如“MSSubClass”、“MSZoning”等）、房屋的结构特征（如“OverallQual”、“YearBuilt”等）、房屋的周边环境（如“Neighborhood”、“Condition1”等）、房屋的销售信息（如“SaleType”、“SaleCondition”等）以及房屋的面积、房间数量等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，包含房屋的各项特征，用于预测房屋的销售价格，适合进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是一个用于房屋销售价格预测竞赛的测试数据集，数据已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场分析等领域。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探索不同房屋特征对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如投资决策、市场策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对房价的准确预测，并进行市场趋势分析。
