美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-aminfesharaki
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 线性回归, 统计分析
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，记录了房屋销售价格及其相关属性。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：数据主要覆盖美国华盛顿州金县（King County）。
数据维度：包括房屋ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（起居面积、占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、经纬度坐标、翻新后房屋面积（起居面积）、翻新后占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_sales.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，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、影响因素分析和市场趋势研究。
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、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场预测、投资分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如房屋定价策略、投资回报评估等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型训练的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
