美国房屋销售价格预测数据集AmericanHousingSalePricePrediction-jihyeon3717
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 建筑特征, 市场趋势, 房价影响因素
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特征以及对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据“YrSold”（售出年份）字段，可推断数据涵盖了某个时间段的房屋销售记录。
地理范围：数据主要集中在爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个字段，涵盖了房屋的各种特征，包括但不限于：房屋结构（如MSSubClass, BldgType, HouseStyle），地理位置（如MSZoning, LotArea, Neighborhood），建筑质量和状况（如OverallQual, OverallCond, YearBuilt, YearRemodAdd），外部特征（如Exterior1st, Exterior2nd, MasVnrType, GarageArea），以及房屋销售价格（SalePrice，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，共包含三个文件：train.csv（训练集，包含房屋特征和销售价格），test.csv（测试集，包含房屋特征，用于预测），sample_submission.csv（提交样本，用于提交预测结果）。数据已进行初步的结构化处理，方便进行分析和建模。
数据来源：数据来源于Kaggle平台，是公开的、可自由使用的数据集。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、房屋评估师、金融机构等提供数据支持，用于房屋价格预测、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及相关政策的制定和优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现精准的房价预测和深入的市场洞察。
