美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalesPricePrediction-emreasln
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 结构化数据, 回归分析, 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及其对应的销售价格，旨在用于房屋销售价格的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集中房屋的销售年份从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的房屋销售信息。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的多个方面，包括房屋的结构特征（如MSSubClass, MSZoning, LotFrontage, LotArea等），房屋的装修情况（如OverallQual, OverallCond, YearBuilt, YearRemodAdd等），房屋的地理位置信息（如Neighborhood, Condition1, Condition2等），以及房屋的销售信息（如SaleType, SaleCondition等），其中train-Copy1.csv包含“SalePrice”作为标签，用于训练模型，test-Copy1.csv不包含“SalePrice”，用于测试。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件，分别为train-Copy1.csv（训练集）和test-Copy1.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于房屋销售价格预测、特征工程、回归分析等机器学习任务。
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价格的影响程度。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势预测、风险评估等领域。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策和相关政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和构建预测模型。
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，构建预测模型，提升房屋估值的准确性，并为房地产市场的分析提供数据支持。
