美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-vaishnavraju
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房地产，房价预测，机器学习，数据分析，西雅图，房价影响因素，回归分析
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，记录了房屋的各项属性及其销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为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：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（包括居住面积和占地面积）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、建筑面积、地下室面积、建造年份、翻修年份、邮政编码、纬度、经度、以及2015年邻近房屋的居住面积和占地面积。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、房屋特征分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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开发与评估，例如构建预测房屋销售价格的回归模型。
行业应用：可以为房地产行业、房屋评估机构和金融机构提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定，以及城市规划和土地利用分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素，并进行数据分析实践。
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，并深入理解西雅图房地产市场的动态变化。
