美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-rishi0812r
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, 房价趋势
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区（King County）的房屋销售数据，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系，用于构建房价预测模型。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），包括西雅图市及周边地区。
数据维度：数据集包括房屋ID、销售日期、销售价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（生活区与占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度、经度）、翻新后15年内房屋面积、翻新后15年内占地面积等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，数据已经过清洗与整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价影响因素等研究。
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：为房地产中介、房屋评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估等。
决策支持：支持购房决策、投资分析、以及房地产市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建价格预测模型，并分析不同因素对房价的影响，以支持更精准的市场分析和决策制定。
