美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalesPricePrediction-rithikkotha
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 线性回归, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征
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：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、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、经纬度、翻新后居住面积、翻新后占地面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为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，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和影响因素研究。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构提供数据支持，尤其在房屋定价、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、购房决策、以及房地产政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产评估等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并深入分析影响房价的关键因素，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
