美国西雅图地区房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-deep1503
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价影响因素, 西雅图
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区房屋销售的详细信息，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系，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月到2015年5月。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：包括房屋的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21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据处理与模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、特征工程等研究，以及线性回归、梯度提升树等机器学习模型的构建与评估。
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：为房地产评估、房屋销售平台、房地产投资机构提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行投资决策，帮助优化房屋定价策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现更精准的房价预测和更有效的市场分析。
