美国房屋销售价格预测数据集USAHousingSalesPricePrediction-kolymon
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及销售价格，适用于房价预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月到2015年5月。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项特征，如卧室数量、浴室数量、房屋面积、土地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑质量、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、地理位置（经纬度）、翻新后房屋面积（15个邻居）、翻新后土地面积（15个邻居）等。
数据格式：CSV格式，文件名为House_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售记录，已进行标准化处理。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及构建房价预测模型等学术研究。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构、以及金融机构提供数据支持，用于市场分析、风险评估、以及投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、市场营销策略、以及投资组合优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资策略、以及深入了解房地产市场动态。
