美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-gunnashivanireddy
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, 线性回归, 房价影响因素, 数据可视化, 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，记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格，可用于房价预测和房地产市场分析。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。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，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、建造年份、翻新年份、邮政编码、地理坐标（纬度和经度）以及与该房屋相关的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，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行清洗和整理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及机器学习模型的构建和评估。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、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、购房者和投资者进行决策，优化投资策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索房价与房屋属性之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
