美国房屋销售价格预测测试数据集USHousingSalePricePredictionTestDataset-simranpatel703
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋销售, 机器学习, 回归分析, 房价影响因素, 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，记录了房屋的各种属性和销售信息，用于建立预测房屋销售价格的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集中房屋销售时间跨度为2006年至2010年。
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：数据集包含79个字段，涵盖了房屋的结构特征（如房屋类型、屋顶类型、外部材料等）、地理位置特征（如邻里、土地特征等）、房屋的内部特征（如地下室、卧室、厨房等）、房屋的装修情况（如装修质量、条件等）、房屋的周边环境（如车库、围栏等）、以及房屋的销售信息（如销售类型、销售条件等）。
数据格式：CSV格式，文件名为test (1).csv，包含房屋的各种属性，用于预测房屋销售价格。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据集已进行清洗和预处理，用于构建预测模型。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、房地产市场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、房价影响因素研究、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，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：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化投资策略、评估房屋价值等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，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属性与销售价格之间的关系，构建和优化预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
