美国房屋销售价格预测数据集USHousingSalePricePredictionDataset-tngthduyn
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房地产，价格预测，机器学习，回归分析，地理位置，房屋特征，数据分析
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，记录了房屋的各项属性及销售价格，用于房价预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年5月到2015年5月期间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在西雅图地区的房屋销售信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和土地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建筑年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度、经度）、与邻近房屋的面积关系等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和机器学习算法的训练与评估。
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、地理位置对房价的影响分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融行业（如房屋抵押贷款评估）提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如房屋估值、投资回报预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
