美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePredictionDataset-parashchand
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 建筑特征, 销售数据, 数据分析
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，记录了房屋的各项特征及其最终销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年期间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要涵盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售情况。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、周边环境等，以及最终的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_prices.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，已经过初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋价格影响因素分析、市场趋势预测等。
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、市场营销、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产领域的决策制定和数据驱动的策略优化，如房价预测模型构建、投资回报率分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产数据分析。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
