美国西雅图地区房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-mohamedkhaledidris
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房价预测，房地产，西雅图，回归分析，机器学习，数据分析，地理位置
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的详细信息及其对应的销售价格，可用于房价预测等分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2014年到2015年。
地理范围：数据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，如房屋ID（id），销售日期（date），房屋价格（price），卧室数量（bedrooms），浴室数量（bathrooms），房屋面积（sqft_living），土地面积（sqft_lot），楼层数（floors），是否临水（waterfront），景观（view），房屋状况（condition），房屋等级（grade），房屋上方面积（sqft_above），地下室面积（sqft_basement），建造年份（yr_built），翻新年份（yr_renovated），邮政编码（zipcode），纬度（lat），经度（long），与15个邻居房屋的平均面积（sqft_living15），以及与15个邻居土地的平均面积（sqft_lot15）。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索房屋特征与价格之间的关系。
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、房价预测模型构建、以及探索影响房价的因素等研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房屋估价、市场趋势分析、以及销售策略优化等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及城市规划和发展等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及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的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析房屋特征与价格之间的关系，并探索不同地理位置的房屋价格差异，从而帮助用户做出更明智的决策。
