美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-jerryto
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价, 房屋特征, 线性回归, 统计分析
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，记录了房屋的各种特征与销售价格之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2015年，涵盖了两年内的房屋销售信息。
地理范围：数据集中房屋位于美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋ID、销售日期、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、地理坐标（纬度、经度）、与15个邻近房屋的面积等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的构建与评估。
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、房价影响因素分析等学术研究，例如探索房屋特征与价格之间的关系，分析不同区域的房价差异等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、房屋估价等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及城市规划和土地利用分析。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建房价预测模型，并对西雅图地区的房地产市场进行深入分析。
