美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-sowmygcl
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋销售, 数据分析, 机器学习, 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的房屋销售数据，记录了房屋的多种特征以及销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售时间。
地理范围：数据覆盖美国西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋居住面积（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、房屋高于地面的面积（平方英尺）、地下室面积（平方英尺）、建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与最近的15个邻居的房屋居住面积（平方英尺）、与最近的15个邻居的土地面积（平方英尺）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房屋销售记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析、房地产市场研究等领域。
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、以及机器学习模型在房价预测中的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持，例如预测房屋的合理价格、分析影响房价的关键因素。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，如评估投资回报、制定销售策略等。
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践案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并分析影响房价的关键因素，从而提升预测准确性和市场洞察力。
