美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalePricePredictionDataset-sinanbavli04
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋评估, 统计分析, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自美国艾奥瓦州埃姆斯市的房屋销售信息，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，旨在用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2006年至2010年的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中于美国艾奥瓦州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含80个变量，涵盖房屋的结构、地理位置、周边环境、材料、装修、销售情况等多个方面，其中包括房屋ID、房屋类型、街道类型、地块面积、建筑年份、装修年份、地下室信息、车库信息、销售类型、销售条件以及最终的销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_price.csv，易于导入各种数据分析工具进行处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测竞赛的数据集。该数据集已进行初步的整理和清洗，但可能仍需根据具体分析需求进行进一步处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索影响房价的关键因素。
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，例如房屋价格预测模型的构建、不同房屋特征对价格的影响分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如制定合理的房屋定价策略、评估房地产项目的价值等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和建模技能，深入理解房地产市场。
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，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
