美国房屋销售价格预测数据集USAHousingPricePrediction-zeynabkhorshidi
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, 房价分析, 结构化数据, 回归分析, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售的年份，从2006年到2010年。
地理范围：数据主要覆盖美国不同地区的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋的建筑类型、地块面积、街道状况、房屋质量、装修情况、地下室信息、车库信息、房间数量、销售类型和销售条件等，以及最终的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为train0.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等研究。
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，如房价预测模型、房屋价值评估模型的构建与优化。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋定价、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场营销策略制定和风险管理。
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影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房屋销售价格的因素，并构建预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
