美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-brianalden
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋销售, 房价预测, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 西雅图, 房价影响因素
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，记录了房屋的各项特征及其对应的销售价格，旨在用于房价预测与分析。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：数据主要覆盖美国华盛顿州金县（King County），包括西雅图市。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋面积、卧室数量、卫生间数量、建造年份、翻新年份、地理位置（经纬度）、景观、装修状况等，以及房屋的销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，已进行清洗和初步整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、特征工程和机器学习模型训练。
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、以及机器学习在房地产领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、以及房地产投资机构提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析和投资决策。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、市场营销策略、以及投资组合优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而帮助用户进行更精准的决策。
