美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-varunkashyapks

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, 数据挖掘, 线性回归

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，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格，旨在用于房价预测和相关分析。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：数据覆盖美国西雅图（Seattle）地区。数据维度：数据集包含21个字段，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（平方英尺）、土地面积（平方英尺）、楼层数、是否滨水、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、15个邻近房屋的面积（平方英尺）、15个邻近土地的面积（平方英尺）等。数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行标准化处理。该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、以及研究影响房价的各种因素。

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、房屋销售、市场营销等行业提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析等方面。决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策和相关政策制定。教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，优化房地产投资策略，并深入理解西雅图房地产市场的特征。