美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalePricePrediction-aldeeb
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房地产, 房价预测, 机器学习, 结构化数据, 房价影响因素, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息以及对应的销售价格，旨在用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间，从年份维度来看，涵盖了2006年至2010年期间的销售记录。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各种属性，包括但不限于：房屋面积、地理位置、建筑材料、厨房条件、车库信息、周边环境等。核心数据项包括房屋的销售价格（SalePrice）以及各种影响房价的因素。
数据格式：CSV格式，文件名为Houses.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle，是一个公开的竞赛数据集，数据已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析、特征工程以及机器学习模型的构建和评估。
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、市场趋势分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场调研等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如投资决策、房屋购买决策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析。
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，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响，从而帮助用户实现更精准的房价预测和更有效的市场分析。
