美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-rakeshbarik
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, 地理位置, 房价影响因素
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以及对应的销售价格，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括“date”（销售日期）、“price”（房屋价格）、“bedrooms”（卧室数量）、“bathrooms”（浴室数量）、“sqft_living”（居住面积）、“sqft_lot”（占地面积）、“floors”（楼层数）、“waterfront”（是否有临水）、“view”（景观）、“condition”（房屋状况）、“sqft_above”（地上居住面积）、“sqft_basement”（地下室面积）、“yr_built”（建造年份）、“yr_renovated”（翻新年份）、“street”（街道）、“city”（城市）、“statezip”（州及邮编）和“country”（国家）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房价与房屋属性之间的关系研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如根据房屋特征预测价格、优化房地产投资策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索房屋的各项特征与销售价格之间的关系，帮助用户建立预测模型、优化房屋估价策略。
