美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-ahmedmmmahmoud
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, 西雅图, 房价影响因素, 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，记录了房屋的各种属性及其对应的销售价格，用于房价预测和影响因素分析。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：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
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、居住面积、占地面积、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、纬度、经度、与15个邻近房屋的居住面积、与15个邻近房屋的占地面积等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、贷款评估等行业提供数据支持，帮助企业优化决策。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析，以及制定合理的房屋定价策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实践素材，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构建房价预测模型，探索不同房屋特征对价格的影响，并进行市场趋势分析，以提升预测准确性和辅助决策。
