美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePredictionDataset-smeyra
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 线性回归, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房价趋势
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的基本属性、销售价格以及销售时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间未在数据集中明确，但包含销售日期，可用于分析房屋销售价格随时间的变化。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，例如房屋ID、销售日期、房屋价格、卧室数量、浴室数量、房屋居住面积、土地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与15位邻居的房屋居住面积、与15位邻居的土地面积。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房地产市场分析以及房屋价值评估等研究。
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、机器学习模型训练等学术研究。
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、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定和房地产开发规划。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习和数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋销售数据。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，以及分析影响房价的关键因素。
