美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-kamakshisoni
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房价预测，房地产，数据分析，机器学习，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对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年到2015年期间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在美国西雅图地区。
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、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、经纬度、以及与邻近15个房屋相关的面积。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data_NaN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的房地产数据，已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、影响因素分析等研究。
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、以及机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场走向等。
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地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建房价预测模型，从而帮助用户优化投资策略和提升决策效率。
