美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePredictionDataset-kaineyamashiro
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据分析, 统计建模, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性与销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含房屋建造年份和销售年份等信息，可用于分析时间趋势。
地理范围：数据来源于美国艾姆斯市，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋面积、地理位置、建造年份、材料、装修质量、周边环境等，以及作为目标变量的房屋销售价格（SalePrice）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和分析。其中，train.csv包含用于训练模型的数据，test.csv包含用于预测的数据。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，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、房地产市场分析和机器学习建模。
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、以及房屋价值评估等方面的学术研究。
行业应用：可用于房地产行业的房价预测、房屋评估系统开发、以及市场趋势分析等，为房地产经纪人、投资者和评估师提供数据支持。
决策支持：支持房地产相关领域的决策制定，如投资决策、风险评估、以及市场策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解回归分析、特征工程等技术。
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，帮助用户构建预测模型、优化房屋估值策略，并深入了解房地产市场的动态。
