美国西雅图地区房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-eslamfouad
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区（King County）的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性与销售价格之间的关系，可用于房价预测和房地产市场分析。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（King County），包含西雅图市及周边区域。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、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、地理坐标（纬度、经度）、与15个邻近房屋的居住面积、与15个邻近房屋的土地面积等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，已进行初步清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、影响因素研究以及机器学习模型构建。
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、空间统计分析等学术研究，如分析房屋面积、地理位置等因素对房价的影响。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、市场分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋租赁定价策略制定，以及城市规划和土地开发等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析技能，理解房价的影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策、评估房屋价值和进行市场分析。
