美国西雅图房地产市场房价预测数据集SeattleRealEstatePricePrediction-kiesubedi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 房价影响因素, 线性回归, 数据可视化
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）的房地产销售数据，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格。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金县（King County），包括西雅图及周边地区。
数据维度：数据集包括房屋ID、销售日期、房屋价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、土地面积（平方英尺）、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、纬度、经度、最近15个邻居的房屋面积（平方英尺）、最近15个邻居的土地面积（平方英尺）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产销售记录，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、市场趋势分析等研究和应用。
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、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产评估公司、房地产经纪人、购房者和投资者提供数据支持，用于市场分析、价格预测和投资决策。
决策支持：支持房地产市场的政策制定，以及个人购房或出售房屋时的决策参考。
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材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场动态，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，建立预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而实现优化决策、提升预测精度等目标。
