美国房屋销售价格预测测试数据集USHousingSalesPricePredictionTestDataset-qg23401
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 房价影响因素, 结构化数据, 数据分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的美国房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息，旨在用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据集中未明确标明时间范围，通常作为静态数据集使用，反映特定时间点或短时间内的房屋属性。
地理范围：数据主要集中在美国的房屋销售市场，具体地理位置信息包含在数据集的“Neighborhood”（社区）等字段中。
数据维度：数据集包含79个字段，涵盖房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境等。关键字段包括“Id”（房屋唯一标识）、“MSSubClass”（房屋类型）、“MSZoning”（区域分类）、“LotFrontage”（临街宽度）、“LotArea”（地块面积）、“OverallQual”（整体质量）、“YearBuilt”（建造年份）、“SalePrice”（销售价格，此数据集不包含该字段，用于预测任务）。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据导入、分析和建模。数据已进行初步整理，但可能需要进一步的清洗和特征工程以提高模型性能。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的“House Prices: Advanced Regression Techniques”竞赛，是该竞赛中的测试数据集。
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：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房价预测、房屋估值、市场趋势分析等应用。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、以及购房者进行决策，如投资回报评估、购房预算制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和房地产市场。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索不同房屋属性对房价的影响，并为房地产市场的相关决策提供数据支持。
