美国华盛顿州房屋销售价格预测数据集USAWashingtonStateHousingSalesPricePrediction-himanibrahmbhatt
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房价
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州地区的房屋销售数据，记录了房屋销售价格及其相关属性，适用于房地产市场分析和房价预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州。
数据维度：数据集包括房屋销售日期（date）、价格（price）、卧室数量（bedrooms）、浴室数量（bathrooms）、居住面积（sqft_living）、占地面积（sqft_lot）、楼层数（floors）、是否临水（waterfront）、景观（view）、房屋状况（condition）、房屋的地上建筑面积（sqft_above）、地下室面积（sqft_basement）、建造年份（yr_built）、翻新年份（yr_renovated）、街道地址（street）、城市（city）、邮政编码（statezip）和国家（country）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模应用。
该数据集适合用于房价影响因素分析、预测模型构建和房地产市场趋势研究。
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、以及房屋价格预测模型的研究，例如利用线性回归、梯度提升等算法构建预测模型。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场分析、以及房地产投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如优化投资组合、评估房屋价值等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋的各种属性与价格之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析和风险评估等目标。
