美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-lodhaad
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, 回归分析, 房屋属性, 地理位置, 数据分析
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，记录了房屋的各项属性及其销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年5月至2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、房屋面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋等级（grade）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、邮政编码（zipcode）、地理坐标（lat, long）、以及房屋的最终销售价格（price）等。
数据格式：CSV格式，文件名为home_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，经过整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场趋势分析等研究，以及构建回归模型和机器学习模型。
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、以及空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构、以及房屋买卖平台提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析、以及房屋价值评估。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户优化投资决策、提升市场分析能力。
